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Advanced Machine Learning with Databricks - Korean

이 과정은 데이터 과학자와 머신 러닝 실무자를 대상으로 하며, 4시간 모듈 2개로 구성되어 있습니다.


Machine Learning at Scale

이 과정에서는 Apache Spark의 아키텍처와 Databricks 내 머신 러닝 워크로드에 대한 적용에 관한 이론적·실무적 지식을 습득합니다. 데이터 준비, 모델 학습 및 배포에 Spark를 활용하는 시점을 학습하는 동시에, Spark ML 및 Spark 기반 Pandas APIs에 대한 실습 경험을 쌓습니다. 이 과정에서는 하이퍼파라미터 튜닝 및 Spark를 활용한 Optuna 스케일링과 같은 고급 개념을 소개합니다. 또한 포괄적인 모델 패키징 및 거버넌스를 위해 어소시에이트 과정에서 소개된 MLflow 및 Unity Catalog와 같은 기능과 개념을 활용합니다.


Advanced Machine Learning Operations

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: Databricks Academy는 Databricks 환경 내의 대면 강의 형식을 노트북 기반 방식으로 전환함에 따라, 강의용 슬라이드 사용이 중단됩니다. Vocareum 랩 환경에서 강의용 노트북에 액세스할 수 있습니다.

Skill Level
Professional
Duration
8h
Prerequisites

이 콘텐츠는 다음 기술, 지식, 역량을 갖춘 참가자를 위해 개발되었습니다:

• DS/ML 개념(예: 분류 및 회귀 모델), 일반적인 모델 지표(예: F1-score), Python 라이브러리(예: scikit-learn 및 XGBoost)에 대한 기본 이해.

• 기존 머신 러닝 개념, 개발, ML 프로젝트에서의 Python 및 Git 사용에 대한 중급 수준의 지식이 필요합니다.

• Python에 대한 중급 수준의 경험을 권장합니다.

• 관리자 권한이 있는 Databricks 워크스페이스에 대한 액세스와 기본 Databricks 작업(클러스터 생성, 노트북 실행, 기본 노트북 작업)에 대한 숙지

• Git 버전 관리에 대한 중급 경험(리포지토리 관리 및 GitHub 통합을 위한 Personal Access Token(PAT) 구성 포함)

• 자동 배포 프로세스를 위한 CI/CD 워크플로, 파이프라인 구성, DevOps 개념에 대한 기본 지식

• Python, 모델 추적 및 관리를 위한 MLflow, 데이터 거버넌스를 위한 Unity Catalog에 대한 중급 프로그래밍 경험

• 머신 러닝 모델 개발 수명 주기(피처 엔지니어링, 모델 학습, 검증, 배포 개념 포함)에 대한 숙지

• 명령줄 인터페이스 경험, 특히 personal access token을 사용한 Databricks CLI 설치, 구성 및 인증

• 모델 배포 전략에 대한 이해(A/B testing, 트래픽 분산, 실시간 추론 개념 포함)

• 작업 생성, 태스크 종속성, 워크플로 오케스트레이션을 위한 Lakeflow Jobs에 대한 기본 지식

Outline

Machine Learning at Scale

• Spark를 활용한 모델 개발

• Spark에서 Optuna를 활용한 모델 튜닝

• Spark를 활용한 모델 배포

• Pandas APIs


Advanced Machine Learning Operations

• 머신 러닝 운영 개요

• MLOps 간소화: Databricks 활용 가이드

• Databricks를 활용한 모델 출시 전략
• 데이터 프로파일링

• ML 자산을 코드로 빌드하기

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