Advanced Machine Learning Operations - Korean
이 과정에서는 머신 러닝 라이프사이클과 MLOps에 대한 포괄적인 이해를 제공하며, 데이터 및 모델 관리, 테스트, 확장 가능한 아키텍처에 대한 모범 사례를 중점적으로 다룹니다. CI/CD, 파이프라인 관리, 환경 분리를 포함한 주요 MLOps 구성 요소를 다루는 동시에, Declarative Automation Bundles(DABs), Lakeflow Jobs, Model Serving과 같은 자동화 및 인프라 관리를 위한 Databricks 도구를 소개합니다. 모니터링, 사용자 정의 메트릭, 드리프트 감지, 모델 롤아웃 전략, A/B 테스트, 그리고 신뢰할 수 있는 MLOps 시스템의 원칙에 대해 학습하여 Databricks에서 ML 프로젝트를 구현하고 관리하는 방법에 대한 전체적인 뷰를 제공합니다.
참고: SCORM 강의 파일을 이용할 때는 콘텐츠를 모두 학습한 후 SCORM 창을 닫으시기 바랍니다. ‘다음 강의’ 버튼을 클릭하지 마십시오. 클릭할 경우 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.
이 과정에서는 다음과 같은 기술/지식/능력을 가진 참가자들을 위해 내용이 개발되었습니다:
• 관리자 권한이 있는 Databricks 워크스페이스에 대한 액세스 및 기본 Databricks 운영(클러스터 생성, 노트북 실행, 기본 노트북 운영)에 대한 숙지
• 리포지토리 관리 및 GitHub 연동을 위한 개인 액세스 토큰(PAT) 구성을 포함한 Git 버전 관리에 대한 중급 수준의 경험
• 자동화된 배포 프로세스를 위한 CI/CD 워크플로, 파이프라인 구성 및 DevOps 개념에 대한 기본 지식
• Python, 모델 추적 및 관리를 위한 MLflow, 데이터 거버넌스를 위한 Unity Catalog에 대한 중급 수준의 프로그래밍 경험
• 특성 엔지니어링, 모델 학습, 검증 및 배포 개념을 포함한 머신 러닝 모델 개발 라이프사이클에 대한 숙지
• 명령줄 인터페이스, 특히 Databricks CLI 설치, 구성 및 개인 액세스 토큰을 사용한 인증에 대한 경험
• A/B 테스트, 트래픽 분산 및 실시간 추론 개념을 포함한 모델 배포 전략에 대한 이해
• 작업 생성, 태스크 의존성 및 워크플로 오케스트레이션을 위한 LakeFlow Jobs에 대한 기본 지식
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