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인공지능

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AI · ChatGPT 활용

실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 MLflow

ML 실험 관리, 아직도 수작업으로 하시나요? 🤔 MLflow로 실험 추적부터 모델 배포까지 자동화하고, 개발 생산성을 확 끌어올려 보세요! 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어라면 필수 스킬 💡 지금 바로 시작하세요! 🚀

(5.0) 수강평 7개

수강생 84명

입문자를 위해 준비한
[mlflow, mlops] 강의입니다.

이런 걸 배울 수 있어요

  • 모델 버전 관리

  • 모델 파이프라인 최적화

  • ML 워크플로우 효율화

  • 모델 실험 추적

MLflow 완전 정복: 머신러닝 실험 추적부터 모델 배포까지!

MLflow는 Uber, Databricks, Microsoft 등 여러 기업에서 사용되며, 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어가 효율적으로 모델을 개발하고 배포하는 데 필수적인 도구입니다.

#mlflow, #머신러닝, #mlops, #딥러닝, #인공지능(AI)

  • MLflow를 활용한 실험 추적 및 관리


  • 모델 버전 관리 및 배포 자동화

  • 머신러닝 워크플로우를 효율적으로 운영하는 방법

  • ML 프로젝트의 재현성과 생산성 향상

모델 실험부터 배포까지 한 방에! MLflow로 머신러닝 워크플로우를 혁신하세요. 🔥

💡 강의 기획 배경

머신러닝을 실제 서비스에 적용하려면 모델의 실험 추적, 성능 비교, 배포 자동화가 필수입니다. 하지만 많은 개발자와 데이터 과학자들이 엑셀로 실험 기록을 남기거나, 모델 버전을 관리하지 않아 혼란을 겪는 경우가 많습니다.

이 강의는 MLflow를 활용하여 실험을 체계적으로 관리하고, MLOps를 통해 효율적인 모델 배포 프로세스를 구축하는 방법을 알려드립니다.

지금 바로 시작해서 ML 실험을 자동화하고, AI 프로젝트 생산성을 극대화하세요! 🚀

🏛 이런 내용을 배워요

MLflow의 핵심 구성요소

MLflow의 핵심 기능을 익혀 실험 추적, 모델 관리, 배포 자동화를 쉽게 구현할 수 있습니다. ML 프로젝트의 효율성과 재현성을 높이는 방법을 실습과 함께 배워봅니다!

MLflow Key features

Machine Learning 라이프 사이클

머신러닝 모델 개발부터 배포까지의 전체 라이프 사이클을 이해하고, 각 단계에서 MLflow를 활용하여 실험 추적, 모델 관리, 및 운영 자동화를 수행하는 방법을 배웁니다.

Machine Learning Life Cycle

같이 들으면 좋아요 🧑🏻‍🏫

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실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 데이터 사이언스 기초편

요즘 핫한 데이터 과학, 나만의 방식으로 배우고 활용해보세요! 💡
Anaconda, Numpy, Pandas, Scikit-learn 같은 필수 툴로 데이터 분석부터 알고리즘 구현까지 직접 경험!
데이터로 인사이트를 얻고, 문제를 해결하는 법을 쉽고 재미있게 익혀보세요. 🎯

🤔 수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 운영 체제 및 버전(OS): macOS, Linux, Windows + Docker


  • PC 사양

    • CPU: 4코어 이상

    • RAM: 8GB

    • 저장공간: 20GB 이상 여유 공간 (Docker 이미지 & 데이터 저장용)

    • Docker: Docker Desktop 또는 Docker Engine

학습 자료

  • PDF 강의 자료(각각의 동영상 학습 자료 참고) 및 코드 자료를 제공합니다.

선수 지식 및 유의사항

  • 본 강의 실습은 Docker로 환경 설정이 되어 있습니다. Docker에 대해 더 알고 싶으시다면, 제 무료 Docker 강의를 참고해 보시길 추천드립니다. 강의 링크: [https://inf.run/8eFCL]

  • 수강 중 질문이 있다면 편하게 남겨주세요. 다만 제가 미 서부에 있다 보니, 답변까지 시간이 조금 걸릴 수 있습니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • ML 실험을 체계적으로 관리하고 싶은 데이터 사이언티스트

  • 모델 배포와 관리 자동화가 필요한 ML 엔지니어

  • 재현성 높은 ML 워크플로우를 구축하고 싶은 개발자

  • MLflow를 실무에 적용하고 싶은 AI/ML 실무자

  • 데이터 기반 의사결정을 효율적으로 하고 싶은 사람

선수 지식,
필요할까요?

  • Python – 기본적인 문법과 라이브러리 사용

  • Machine Learning – 모델 학습 및 평가 개념 이해

  • Pandas & NumPy – 데이터 처리 및 분석

안녕하세요
입니다.

9,196

수강생

565

수강평

295

답변

4.8

강의 평점

24

강의

한국에서 끝낼 거야? 영어로 세계 시장을 뚫어라! 🌍🚀

안녕하세요. UC Berkeley에서 💻 컴퓨터 공학(EECS)을 전공하고, 실리콘 밸리에서 15년 이상을 소프트웨어 엔지니어로 일해왔으며, 현재는 실리콘밸리 빅테크 본사에서 빅데이터와 DevOps를 다루는 Staff Software Engineer로 있습니다.

  • 🧭 실리콘 밸리의 혁신 현장에서 직접 배운 기술과 노하우를 온라인 강의를 통해 이제 여러분과 함께 나누고자 합니다.

  • 🚀 기술 혁신의 최전선에서 배우고 성장해 온 저와 함께, 여러분도 글로벌 무대에서 경쟁할 수 있는 역량을 키워보세요!

  • 🫡 똑똑하지는 않지만, 포기하지 않고 꾸준히 하면 뭐든지 이룰수 있다는 점을 꼭 말씀드리고 싶습니다. 항상 좋은 자료로 옆에서 도움을 드리겠습니다

 

커리큘럼

전체

21개 ∙ (2시간 44분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

전체

7개

5.0

7개의 수강평

  • 성현님의 프로필 이미지
    성현

    수강평 11

    평균 평점 5.0

    5

    62% 수강 후 작성

    중반 정도 듣고 강의평을 남깁니다. MLflow 사용에 있어서 중요한 부분들을 친절하게 잘 설명해주셔서 인상깊습니다. 나머지 강의 부분도 잘 듣고 업무에 활용해야겠네요. 좋은 강의를 저렴한 가격에 제공해주셔서 감사합니다.

    • 미쿡엔지니어
      지식공유자

      안녕하세요 성현님, 시간내서 좋은 리뷰 남겨주셔서 감사합니다. 열심히 노력한 보람이 있네요. 누군가에게 도움이 된 강의라는 점이 뿌듯합니다

  • qiulong Xin님의 프로필 이미지
    qiulong Xin

    수강평 16

    평균 평점 4.9

    5

    33% 수강 후 작성

    MLflow를 막연히 알고만 있었는데, 강의를 들으면서 실무에서 어떻게 활용할 수 있을지 감이 잡혔습니다. 구성도 깔끔하고 예제도 잘 되어 있어서 따라가기 쉬웠어요. MLOps에 관심 있는 분들께 강추합니다!

    • 미쿡엔지니어
      지식공유자

      안녕하세요 qiulong Xin님, 시간내서 좋은 리뷰 남겨주셔서 감사합니다!

  • XL galasy님의 프로필 이미지
    XL galasy

    수강평 3

    평균 평점 5.0

    5

    100% 수강 후 작성

    MLOps 관련 플랫폼을 구축하는 데 많은 도움이 되었습니다. 이 강의를 계기로 ML/DL 등 다양한 분야에 사용하기 위해 공부할 수 있었습니다.

    • 미쿡엔지니어
      지식공유자

      안녕하세요 XL galasy님, 시간내서 좋은 리뷰 남겨주셔서 감사합니다!

  • 동환님의 프로필 이미지
    동환

    수강평 1

    평균 평점 5.0

    5

    38% 수강 후 작성

    MLflow 의 기본적인 것을 가르쳐 주십니다.

    • 미쿡엔지니어
      지식공유자

      안녕하세요 동환님, 시간내서 좋은 리뷰 남겨주셔서 감사합니다!

  • yuki님의 프로필 이미지
    yuki

    수강평 9

    평균 평점 4.9

    수정됨

    5

    100% 수강 후 작성

    회사에서 MLOps를 구축하는데 큰 도움이 되었습니다 ㅎㅎ 유데미, 인프런, 패스트캠퍼스를 비롯한 여러 강의를 들었지만, 이 강의가 제일 도움 많이되었습니다 :) 미국 엔지니어님의 여러 강의를 들었지만, 항상 합리적인 가격과 적절한 분량에 강의를 제공해주시는 것 같아 좋습니다.

    • 미쿡엔지니어
      지식공유자

      안녕하세요 yuki님, 시간내서 좋은 리뷰 남겨주셔서 감사합니다! 강의가 도움이 되었다니 다행입니다!

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