Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-machine-learning-in-production
안녕하세요, 여러분! 오늘은 코세라에서 제공하는 ‘Introduction to Machine Learning in Production’ 코스를 자세히 살펴보려고 합니다. 이 과정은 머신러닝 엔지니어링을 배우고 싶거나, 실제 머신러닝 모델을 생산 환경에 배치하고 관리하는 방법에 대해 배우고자 하는 분들에게 매우 유용합니다.
**코스 개요**
이 과정은 머신러닝 생산 시스템을 끝까지 설계하는 데 필요한 다양한 구성 요소를 식별하는 데 중점을 둡니다. 프로젝트 범위 정하기, 데이터 필요사항, 모델링 전략, 배포 제약 조건 및 요구 사항 등을 포함합니다. 또한 모델 성능의 기준을 설정하고, 개념 드리프트 문제를 해결하는 방법에 대해서도 배우게 됩니다.
**주차별 내용**
– **1주차: ML 라이프사이클 및 배포 개요**
첫 주에는 머신러닝 생산 시스템의 요구 사항과 도전 과제를 빠르게 소개합니다. 이후에는 데이터가 끊임없이 변화하는 상황에서 생산 시스템을 어떻게 견고하게 배포할 수 있는지에 대해 공부합니다.
– **2주차: 모델 선택 및 훈련**
두 번째 주는 모델 전략과 개발 중의 주요 도전 과제에 초점을 맞춥니다. 오류 분석 및 다양한 데이터 유형을 처리하는 전략을 다루며, 클래스 불균형과 편향된 데이터 세트에 대응하는 방법도 포함됩니다.
– **3주차: 데이터 정의 및 기준선 설정**
마지막 주는 다양한 데이터 유형으로 작업하고 분류 문제에 대한 레이블 일관성을 확보하는 방법에 대해 다룹니다. 여기서 모델의 성능 기준선을 설정하고, 주어진 시간 및 자원 제약하에 이를 개선하기 위한 전략에 대해서도 논의합니다.
**추천 이유**
이 코스는 머신러닝 모델을 실제 환경에서 어떻게 운영할 것인지에 대한 실제적인 통찰력을 제공합니다. 특히 개념 드리프트를 다루고, 모델을 지속적으로 개선할 수 있는 전략을 배우는 것은 매우 유익합니다. 게다가 프로젝트 기반 학습이 강화되어 있어, 이 과정에서 실질적인 역량을 기를 수 있습니다.
이 과정은 머신러닝을 학습하기 시작한 초보자부터, 이미 경험이 있는 전문가까지 모두에게 권장합니다. 머신러닝을 실제로 적용하고자 하는 모든 이들에게 꼭 필요한 과정입니다!
마지막으로, 이 과정은 스스로 학습할 수 있는 유연성이 있어서 바쁜 일정을 가진 분들에게도 적합합니다. 앞으로의 머신러닝 경로에 큰 도움이 될 것이라 확신합니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-machine-learning-in-production