안녕하십니까 강사님 마지막까지 좋은 강의로 마무리해주셔서 감사드립니다.혹시 시간이 괜찮으시다면 지금까지 배운 내용들을 토대로 end-to-end mlops framework를 만들어서 실제로 사용하는 모습에 대한 강의도 추가적으로 제작해주실 수 있으신가요? mlops의 각 파트에 대한 내용은 너무 자세히 다뤄주셨지만 각 파트당 연결되는 부분이랑 결국 최종적으로 이 배운것들을 어떻게 융합하는지에 대한 내용도 있으면 너무 좋을 것 같습니다. 감사합니다.

안녕하세요, 강사님.아래와 같이 End-Point에 생성이 안되어서 문의드립니다. 강사님처럼 Legacy serving 창이 뜨지도 않을 뿐더러 [use model for inference]를 클릭해서 생성하려고 해도 아무런 반응이 없더라구요. 제가 설정에서 뭔가를 잘못한 것일까요??아니면 현재 구독이 무료 계정이라서 그런걸까요..?마지막 강의까지 다 와서 막혀버렸네요 ㅠ  

안녕하세요 강사님! 이상치 데이터 합성 및 기본데이터셋 생성 부분에서 이상치 데이터를 생성하는 파일 코드 공유가 따로 없어서요! 혹시 해당 파일은 이메일로 공유를 따로 주실까요??만약 그렇다면 아래 이메일로 공유좀 부탁드리겠습니다! main3373@gmail.com

안녕하세요, 강사님.질 좋은 강의 아주 잘 듣고있습니다. 파이썬 3.7 버전 이후부터는 dict 자료형도 삽입 순서가 보장된다고 하는데, 이 경우 OrderedDict() 대신 그냥 dict를 사용해도 괜찮을까요? 어떤 차이가 있을지 궁금해서 문의드립니다!

이번 강의에서 GenerateLabel 클래스를 생성할 때 초기화에서 input_dir과 output_dir에 대해서 형식을 path로 미리 지정해주었습니다.  그런데 아래 validate_path 함수에서 추가적으로 if not all~ 구문을 사용해서 해당 인자들의 형식을 확인하도록 코드를 구성하셨는데 이러한 이유가 따로 있으신가요? 만약 해당 형식이 아니면 처음 클래스를 초기화할 때부터 에러가 발생하지 않나요? 항상 좋은 강의 만들어주셔서 감사드립니다.

안녕하십니까. 높은 질의 강의를 준비해주셔서 감사합니다.강의를 들으면서 현재 강의에서 최종적으로 만들고자 하는 MLOps 아키텍쳐 과정에서 궁금한 것이 생겨 이렇게 질문을 하게 되었습니다. 강의에서 '지도학습을 위한 라벨링 데이터를 만들기 어려운 상황이 많기 때문에 LLM을 통해서 라벨링 데이터를 만들겠다.'라는 느낌으로 말씀을 하셨는데 그렇게 되면 해당 데이터로 학습을 한 모델은 위에서 사용된 LLM의 성능에만 근접하도록 튜닝이 되는 것이지 않을까요?  궁금한 점을 좀 더 자세히 말씀드리면, LLM으로 anomaly detection을 수행하면 되는데 어떤 이유에서 LLM으로 만든 데이터셋을 예측하는 머신을 추가적으로 만들어야하는 이유를 잘 모르겠습니다.LLM API의 Latency 때문일까? 라는 생각을 했지만 정확하지 않은 것 같아 질문을 남기게 되었습니다.  좋은 강의 항상 감사드립니다.

보통 우리나라 취업 시장을 보면 몇몇 기업들 제외하고는 Azure보단 거의 대부분 AWS를 사용하는 것 같더라구요. 이왕 실습을 한다면 우리나라에서 많이 사용하는 AWS 환경에서 실습을 해보고싶은데, AWS 환경에서도 비슷한 구조와 인터페이스를 가지나요??

xodus4352@naver.com 감사합니다

학습자료나 코드는 어디서 받아볼 수 있나요?

Azure OpenAI 실습이 불가능합니다. 기본적으로 할당량 증가 요청을 해야하는데, 개인용과 학생용 계정은 할당량 증가요청(quota요청)의 승인 가능성이 거의 없다고 합니다.. 그럼 실습이 진행이 불가한 것 아닌가요?