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Google Cloud의 ML Pipelines 강의 리뷰
안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ML Pipelines on Google Cloud 강의를 리뷰하고 추천해 보려고 합니다. 이 과정은 Google Cloud에서 ML 엔지니어 및 트레이너로 활동하는 전문가들로부터 진행됩니다.
이 강의를 통해서 우리는 TensorFlow Extended (TFX)라는 Google의 생산 머신러닝 플랫폼을 배우게 됩니다. TFX는 머신러닝 파이프라인과 메타데이터 관리에 최적화되어 있어 실무에서 매우 유용한 도구입니다.
강의 개요
앞서 언급한 대로, 이 과정에서는 첫 번째 몇 개의 모듈에서 TFX에 대한 기초적인 내용을 다루게 됩니다. 모듈 구조는 다음과 같습니다:
- Welcome to ML Pipelines on Google Cloud: 과정 소개 및 개요
- Introduction to TFX Pipelines: TFX 파이프라인의 기본 개념
- Pipeline orchestration with TFX: TFX를 이용한 파이프라인 조정
- Custom components and CI/CD for TFX pipelines: TFX 파이프라인에 대한 커스텀 컴포넌트 및 CI/CD
- ML Metadata with TFX: TFX를 이용한 메타데이터 관리
- Continuous Training with multiple SDKs, KubeFlow & AI Platform Pipelines: 다양한 SDK 및 플랫폼을 활용한 지속적인 교육
- Continuous Training with Cloud Composer: Cloud Composer를 활용한 지속적 교육
- ML Pipelines with MLflow: MLflow에 의한 머신러닝 파이프라인 구축
- Summary: 강의 요약
추천 이유
이 강의는 머신러닝의 실용성과 Google Cloud의 강력한 도구들을 활용하여 개발 환경에서 실제로 발생할 수 있는 다양한 문제를 해결하는 데 큰 도움이 됩니다. 특히, CI/CD와 같은 현대적인 데이터 파이프라인의 개념을 이해할 수 있는 좋은 기회가 됩니다.
기본적인 머신러닝 지식이 있다면, 이 과정은 기술을 한 단계 높이는 좋은 방법이 될 것입니다. 또한, 실제 프로덕션 환경에서 어떻게 머신러닝 파이프라인을 설계하고 관리할 수 있는지에 대한 통찰력을 제공해 줍니다.
이 강의를 듣고 나면 머신러닝에 대한 이해가 한층 더 깊어질 것입니다. ML Pipelines on Google Cloud 강의를 강력히 추천합니다!
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