Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/deploying-machine-learning-models-in-production

머신러닝 모델 배포하기 과정 리뷰

안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘Deploying Machine Learning Models in Production’ 과정을 소개하고 그에 대해 리뷰해보려고 합니다. 이 과정은 머신러닝 엔지니어링을 전문으로 하는 사람들이 꼭 들어야 할 필수 과정 중 하나입니다.

과정 개요

이 과정은 머신러닝 모델을 배포하고 최종 사용자에게 제공하는 방법을 배우는 것입니다. 현대의 MLOps 관행에 따라, 실시간 및 배치 처리 요청을 제공할 수 있는 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 하드웨어 인프라를 구축하는 것을 목표로 합니다. 더불어, 자동화된 워크플로우와 프로그레시브 딜리버리를 구현하여 생산 시스템의 원활한 운영을 유지하는 방법도 함께 배울 수 있습니다.

주차별 강의 내용

• 1주차: 모델 서빙: 소개
  머신러닝 모델을 사용자에게 제공하고 추론 과정을 최적화하는 방법을 배웁니다.
• 2주차: 모델 서빙: 패턴 및 인프라
  모델을 서빙하고 배치 및 실시간 추론 결과를 제공하기 위해 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 인프라를 구축하는 방법을 배웁니다.
• 3주차: 모델 관리 및 배포
  ML 프로세스, 파이프라인 및 워크플로우 자동화를 구현하여 프로젝트의 전체 생애주기 동안 관리 및 감사할 수 있는 방법을 배웁니다.
• 4주차: 모델 모니터링 및 로깅
  지속적으로 운영되는 생산 시스템에서 모델의 정확도 저하를 방지하기 위해 모델의 퇴화를 감지하고 대처하는 절차를 확립합니다.

추천 이유

머신러닝 모델을 실제 환경에 배포하는 것은 복잡하고 도전적인 작업입니다. 이 과정은 기초부터 심화된 내용을 다루기 때문에 초보자부터 전문가까지 누구나 유익하게 수강할 수 있습니다. 특히, 현대의 MLOps 관행을 따르며 모델의 품질과 신뢰성을 높이는 데 초점을 맞춘다는 점이 매력적입니다.

자신의 머신러닝 기술을 한 단계 발전시키고 싶은 분들에게 강력히 추천합니다! 끝으로, Coursera에서 이 과정을 지금 바로 수강해보세요.

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/deploying-machine-learning-models-in-production