Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/optimize-machine-learning-model-performance
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘Optimizing Machine Learning Performance’ 과정을 리뷰하고자 합니다. 이 과정은 적용된 기계 학습 전문화에서 배운 내용을 종합하여 기계 학습 프로젝트를 완성하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
과정의 첫 주는 기계 학습 전략을 다루는데, 비즈니스가 기계 학습 투자로부터 최고의 수익을 얻기 위해 필요한 전체 전략을 이해하는 도구를 배웁니다. 데이터 변화에 대응하는 방법을 배울 수 있으며, 기간 동안 팀 구성과 소유권을 설정하는 등의 내용에 대해 논의합니다.
두 번째 주에서는 책임 있는 기계 학습에 대해 논의합니다. 개발자로서 우리가 우리의 기술이 어떻게 사용될 것인지에 대한 책임이 있다는 것을 깨닫는 것이 중요합니다. 사례 연구와 기존의 프레임워크를 활용하여 기계 학습을 실제 세계에서 배포할 때 최상의 결과를 실현할 수 있는 윤리적 접근 방식을 정의할 수 있는 도구를 제공합니다.
세 번째 주는 기계 학습의 실제 운영과 계획을 다루고 있습니다. 기계 학습 모델이 기존 시스템과 어떻게 통합되는지 그리고 운영에 어떤 영향을 미치는지에 대한 중요한 요소를 검토합니다.
마지막으로, 기계 학습 시스템의 관리와 유지 관리를 배웁니다. 모델이 배포되었다고 해서 일이 끝난 것이 아니라, 실제 운영 시스템의 맥락에서 고려해야 할 모든 사항에 대해 다룹니다.
이 과정은 기계 학습의 실제 적용을 깊이 있게 이해하고 싶어하는 모든 분들께 추천드립니다. 기계 학습 현업에서의 적용 능력과 지속적인 관리 방법에 대해서도 배울 수 있으므로 매우 유익했습니다.
Coursera에서 진행되는 이 과정에 등록하여 기계 학습 성능 최적화의世界로 한 발짝 더 나아가세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/optimize-machine-learning-model-performance