기존 머신러닝 강의들과 다른 접근법이어서 도움이 많이 되었습니다. 머신러닝 이론에 대해 어느 정도 알고 계시고, 개발 경험이 있다면 도움이 많이 될 강의입니다. 강의 중 특히 좋았던 점들은... 1. SW공학을 접목하여 머신러닝 품질관리 관점에서 접근함 (머신러닝 파이프라인, 데이터 검증, 모델 검증 등) 2. 실무에서 머신러닝 개발 도움이될만한 것들에 대해 알려줌 (TFDV, 도커, 쿠버네티스 등)