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평균평점 4.0
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ML 현장에서 실제로 가장 기간과 비용이 많이 들어가는 것이 모델 개발이 아니라 데이터 준비(전처리, 변환 등)와 학습된 ML 모델을 배포하고 운영을 위해 지속적으로 모델을 유지 관리하는 일입니다. 이를 지원하는 툴이 MLOps인데 MLOps에 대한 자료가 많지 않은 상황에서 실무에 매우 도움이 되는 강좌입니다.
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ML 현장에서 실제로 가장 기간과 비용이 많이 들어가는 것이 모델 개발이 아니라 데이터 준비(전처리, 변환 등)와 학습된 ML 모델을 배포하고 운영을 위해 지속적으로 모델을 유지 관리하는 일입니다. 이를 지원하는 툴이 MLOps인데 MLOps에 대한 자료가 많지 않은 상황에서 실무에 매우 도움이 되는 강좌입니다.
