Machine Learning Operations - Korean
본 과정은 참가자들에게 MLOps 및 모델 라이프사이클 관리에 중점을 둔 머신러닝 모델 운영에 대한 포괄적인 탐구를 안내합니다. 초기 단계에서는 필수적인 MLOps 구성 요소와 모범 사례를 다루어 참가자들이 머신러닝 모델을 효과적으로 운영화할 수 있는 탄탄한 기반을 마련합니다. 과정 후반부에서는 모델 라이프사이클의 기본 원리를 심층적으로 살펴보고, 효율적인 모델 관리를 위해 Unity catalog와 연계된 Model Registry를 활용하여 이를 원활하게 관리하는 방법을 시연합니다. 과정 종료 시 참가자들은 MLOps 원칙에 대한 실용적인 통찰력과 포괄적인 이해를 얻게 되며, 복잡한 머신러닝 모델 운영 환경을 탐색하는 데 필요한 기술을 갖추게 될 것입니다.
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
이 과정을 시작하기 전에 최소한 다음 사항에 익숙해야 합니다.
• 머신 러닝의 기본 개념에 대한 이해
• MLflow 추적에 대한 이해
• Databricks workspace 및 노트북 사용 경험
• Python 중급 수준의 지식
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