Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mlops-fundamentals
안녕하세요, 오늘은 Coursera에서 제공하는 “Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started” 과정을 소개하고 리뷰해 보려고 합니다. 이 과정은 구글 클라우드에서 생산적 ML 시스템을 배포하고 평가하며 모니터링하는 MLOps 도구와 최선의 관행을 다룹니다.
MLOps는 머신러닝 시스템의 배포, 테스트, 모니터링 및 자동화에 중점을 두고 있습니다. 머신러닝 엔지니어들은 배포된 모델의 지속적인 개선과 평가를 위해 다양한 도구를 사용하며, 데이터 과학자들과 함께 작업하여 ML 시스템의 배포 속도와 엄격함을 높입니다.
**과정 개요**
이 과정은 MLOps의 기본 개념과 이와 관련된 도구들에 대해 설명하며, 특히 Vertex AI 플랫폼을 활용한 MLOps 워크플로우를 심도 있게 다룹니다.
**주요 모듈**
1. **MLOps 소개**
– 머신러닝 작업자들의 어려움
– ML의 DevOps 개념
– ML 생애 주기의 세 가지 단계
– ML 프로세스 자동화
2. **Vertex AI 및 MLOps**
– Vertex AI란 무엇인가? 그리고 통합 플랫폼의 중요성
– Vertex AI에서의 MLOps 소개
– Vertex AI가 MLOps 워크플로에 어떻게 도움을 주는가? (파트 1)
– Vertex AI가 MLOps 워크플로에 어떻게 도움을 주는가? (파트 2)
3. **요약**
이 과정은 초보자에게 적합하며, 실제 적용 가능한 지식을 제공합니다. MLOps를 처음 접하는 분들에게는 훌륭한 출발점이 될 것입니다. 또한, 구글 클라우드 환경에서의 실습을 통해 더 깊이 있는 이해를 돕습니다.
이 과정을 추천하는 이유는 MLOps의 복잡성을 체계적으로 배울 수 있고, 실제 사례와 함께 이론을 접할 수 있기 때문입니다. 큰 도움이 될 것입니다.
여러분도 이 과정을 통해 MLOps에 대한 깊이 있는 이해를 확립하시길 바랍니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mlops-fundamentals