Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/cloud-machine-learning-engineering-mlops-duke
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 “클라우드 머신러닝 엔지니어링 및 MLOps” 과정을 리뷰 해보려고 합니다. 이 과정은 클라우드 컴퓨팅의 최전선에서 머신러닝을 실무에 적용할 수 있는 기회를 제공합니다.
이 과정은 “Building Cloud Computing Solutions at Scale” 전문화의 네 번째 과정으로, 이전 과정에서 배운 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 엔지니어링 개념을 바탕으로 머신러닝 엔지니어링을 심화할 수 있는 내용으로 구성되어 있습니다.
**강의 내용**
1. **머신러닝 엔지니어링 입문**: 첫 주는 머신러닝 엔지니어링 방법론을 배울 수 있는 중요한 주입니다. 소프트웨어 개발의 모범 사례를 활용하여 머신러닝 엔지니어링 애플리케이션을 개발할 수 있는 능력을 기릅니다.
2. **AutoML 사용하기**: 두 번째 주에서는 AutoML의 개념과 이를 통해 코드가 거의 필요 없는 형태로 머신러닝 솔루션을 구축하는 방법을 배운다. Ludwig, Google AutoML, Apple Create ML 및 Azure Machine Learning Studio와 같은 기술을 활용하여 실습을 진행합니다.
3. **머신러닝의 최신 주제**: 마지막 주에서는 MLOps 전략 및 클라우드 솔루션 설계의 모범 사례를 배우고, Edge Machine Learning 및 AI API 사용 방법을 탐구합니다. 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 같은 작업을 수행하는 저코드 또는 무코드 클라우드 솔루션을 구축하는 방법도 체험할 수 있습니다.
이 과정은 머신러닝 엔지니어가 되고자 하는 분들께 매우 유익하며, 실제로 산업에서 필요한 기술들을 다룹니다. 특히 AutoML을 사용하여 복잡한 알고리즘을 간편하게 활용할 수 있는 점이 매력적이었습니다. 또한 MLOps에 대한 심화 학습은 클라우드 솔루션을 성공적으로 구현할 수 있도록 도와줍니다.
총평하자면, “클라우드 머신러닝 엔지니어링 및 MLOps” 과정은 머신러닝 분야에서 경력을 쌓고 싶은 모든 분들에게 강력히 추천합니다.
이 과정을 통해 최신 기술과 실무 능력을 배양할 수 있으니 기회가 된다면 꼭 수강해보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/cloud-machine-learning-engineering-mlops-duke