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Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - 한국어

Курс от Google Cloud

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О курсе

이 과정에서는 Google Cloud에서 프로덕션 ML 시스템 배포, 평가, 모니터링, 운영을 위한 MLOps 도구와 권장사항을 소개합니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 시스템을 배포, 테스트, 모니터링, 자동화하는 방법론입니다. 머신러닝 엔지니어링 전문가들은 배포된 모델의 지속적인 개선과 평가를 위해 도구를 사용합니다. 이들이 협력하거나 때론 그 역할을 하는 데이터 과학자는 고성능 모델을 빠르고 정밀하게 배포할 수 있도록 모델을 개발합니다.

Навыки, которые вы освоите

MLOps (Machine Learning Operations)Model Deployment Model Training AI Workflows Applied Machine Learning Application Lifecycle Management Automation Machine Learning Methods DevOps Google Cloud Platform

Программа курса

4 модулей · 18 учебных материалов

01머신러닝 작업(MLOps): 시작하기1 материалов

과정 소개

과정 소개Видео

02머신러닝 작업 도입7 материалов

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머신러닝(ML) 실무자의 고충

ML의 DevOps 개념

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ML 수명 주기

ML 프로세스 자동화

퀴즈

읽기 자료 목록

Vertex AI란 무엇이며 통합 플랫폼이 중요한 이유는 무엇인가요?

Vertex AI에서의 MLOps 소개

Vertex AI는 MLOps 워크플로를 어떻게 지원하나요(1부)?

Vertex AI는 MLOps 워크플로를 어떻게 지원하나요(2부)?

읽기 자료 목록

퀴즈

실습 소개 Vertex AI: Qwik Start

실습: Vertex AI에서 TensorFlow 모델 학습 및 배포

요약