Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/gcp-production-ml-systems
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘Production Machine Learning Systems’ 코스를 리뷰하려고 합니다. 이 코스는 실제 프로덕션 환경에서 높은 성능을 자랑하는 머신러닝 시스템을 구축하는 데 필요한 다양한 구성 요소와 최선의 실천 방법을 다룹니다.
코스는 여러 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈은 머신러닝 시스템의 여러 측면을 깊이 탐구합니다. 시작으로 ‘Introduction to Advanced Machine Learning on Google Cloud’ 모듈에서는 구글 클라우드를 활용한 실습을 어떻게 진행할 수 있는지에 대해 소개합니다.
‘Architecting Production ML Systems’ 모듈에서는 프로덕션 ML 시스템이 충족해야 하는 다양한 요구 사항을 살펴보며, 모델의 성능 프로파일을 최적화하기 위해 필요한 고급 설계 결정을 어떻게 내릴 수 있는지를 배울 수 있습니다.
‘費適응형 ML 시스템 설계’ 모듈에서는 모델과 데이터의 의존성 및 비용 효율적인 엔지니어링 결정을 인식하는 방법을 배웁니다.
또한, ‘Designing High-Performance ML Systems’에서는 특정 머신러닝 모델의 성능 고려 사항을 이해하고, I/O 성능이나 계산 속도를 개선하기 위해 어떻게 접근해야 하는지를 다룹니다. 이후 ‘Building Hybrid ML Systems’ 모듈에서는 혼합 머신러닝 모델을 활용하는 방법과 이러한 모델을 사용할 시기를 설명합니다.
마지막으로, ‘Summary’ 모듈에서는 이 과정에서 배운 내용을 정리합니다.
이 코스는 머신러닝 시스템을 실제로 운영해야 하는 개발자나 데이터 과학자들에게 매우 유익한 자원이 될 것입니다. 특히, 프로덕션 단계에서의 모델 성능 개선 및 효율적 운영을 목표로 하는 분들에게 추천합니다. 머신러닝에 대한 기본적인 지식이 있다면 수강하기에 적합합니다.
총체적으로, ‘Production Machine Learning Systems’ 코스는 머신러닝 시스템의 다양한 구조와 성능을 최적화하기 위한 실용적인 통찰을 제공합니다. 본 코스와 함께 자신의 머신러닝 커리어를 한 단계 더 발전시켜 보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/gcp-production-ml-systems