Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/managing-machine-learning-projects
최근에 저는 듀크 대학교 프랫 공과대학에서 제공하는 ‘머신러닝 프로젝트 관리’ 강좌를 수강하게 되었습니다. 이 과정은 AI 제품 관리 전문화 과정의 두 번째 강좌로, 머신러닝 프로젝트의 실질적인 관리 측면에 중점을 두고 있습니다.
이 강의는 머신러닝 프로젝트의 기초부터 중급까지의 과정을 다루는데, 프로젝트 아이디어 목록 작성, 데이터 수집, 모델 구축, 배포 및 유지관리 등 여러 단계를 체계적으로 배울 수 있었습니다. 각 모듈은 머신러닝 프로젝트의 성공적인 수행을 위한 핵심 요소를 담고 있습니다.
특히 인상 깊었던 부분은 **기회 인식** 모듈이었습니다. 이 모듈에서는 해결할 가치가 있는 문제를 어떻게 찾고, 머신러닝이 그 해결책으로 적합한지 판단하는 방법을 배울 수 있었습니다. 또한 한계를 넘어서는 모델링 프로젝트에서 휴리스틱(Heuristic)의 장단점에 대해서도 깊이 있는 토론이 이루어졌습니다.
**ML 프로젝트 조직** 모듈에서는 CRISP-DM 데이터 사이언스 프로세스를 배우고, 머신러닝 프로젝트가 일반 소프트웨어 프로젝트와 다른 점에 대해 이해할 수 있었습니다. 이 과정이 수반하는 리스크를 관리하는 방법과 팀 내 역할 배분에 대해서도 명확하게 설명되었습니다.
데이터 관련 이슈를 다룬 모듈에서는 성공적인 머신러닝을 위한 데이터의 중요성과 함께 데이터 수집, 정리, 특성 선택의 과정이 상세히 다루어졌습니다. 데이터 파이프라인의 재현성을 보장하는 베스트 프랙티스에 대한 논의도 매우 유익했습니다.
마지막 모듈인 **모델 라이프사이클 관리**에서는 모델이 배포된 이후 발생할 수 있는 여러 문제를 식별하고 해결하는 방법에 대해 심도 깊게 다룰 수 있었습니다. 모니터링 체계 구축 및 모델 유지 관리 계획 수립에 대한 논의는 많은 도움이 되었습니다.
총평하자면, ‘머신러닝 프로젝트 관리’ 과정은 머신러닝 프로젝트를 관리하고 잘 실행하기 위해 꼭 필요한 이론과 실습을 갖추고 있어 강력히 추천하고 싶습니다. 이 과정을 통해 인사이트를 얻고 실무에 적용 할 수 있는 귀중한 기회를 제공받았습니다. 머신러닝에 관심 있는 분들께 이 강좌를 추천합니다.
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