Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-engineering-for-production-mlops
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘머신러닝 공학(MLOps) 차세대 과정’에 대해 소개해 드리려고 합니다. 이 과정은 DeepLearning.AI에서 제공하며, 머신러닝 분야의 전문 지식을 쌓고 생산성을 극대화하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
이 과정은 여러 개의 세부 과정으로 구성되어 있으며, 각 과정은 머신러닝의 실제 적용을 심도 있게 다룹니다. 커리큘럼은 다음과 같습니다:
- 생산에서의 머신러닝 소개 – 머신러닝의 기초부터 시작하여 παραγωγή 관련 지식으로 이어집니다.
- 생산에서의 머신러닝 데이터 라이프 사이클 – 데이터 수집부터 전처리, 모델 학습까지의 전 과정을 체계적으로 배울 수 있습니다.
- 생산에서의 머신러닝 모델링 파이프라인 – 다양한 모델을 적절하게 구성하여 최적화하는 방법을 다룹니다.
- 생산에서의 머신러닝 모델 배포 – 실제 환경에서의 모델 배포 및 관리 방법을 학습합니다.
이 교육 과정은 머신러닝의 이론을 넘어서 실제적인 적용으로 나아갈 수 있는 좋은 기회를 제공합니다. 각 강의는 명확하고 이해하기 쉬운 설명과 실습이 포함되어 있어, 실제 프로젝트에 즉시 적용할 수 있는 많은 유용한 정보를 제공합니다.
머신러닝을 배우고자 하는 분들, 특히 MLOps에 관심이 있는 분들께 이 과정을 강력히 추천드립니다. 여러분도 이 과정을 통해 여러분의 기술력을 한 단계 끌어올릴 수 있기를 바랍니다! DeepLearning.AI의 커리큘럼을 통해 깊이 있는 학습을 해보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-engineering-for-production-mlops