MLOps (머신러닝 운영)
프로덕션 환경에서 머신러닝 모델을 배포, 모니터링 및 유지 관리하는 원칙과 관행을 배워보세요. 데이터 사이언스와 DevOps 간의 격차를 해소합니다.
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강력한 파이프라인을 통해 머신 러닝 모델을 패키징, 테스트 및 배포하는 방법을 학습하여 연구에서 프로덕션으로 전환하세요.
Azure Machine Learning 및 MLOps 원칙을 사용하여 개발부터 배포에 이르기까지 머신 러닝 모델을 효과적으로 운영하고 관리할 수 있는 기본 기술을 습득합니다.
Azure DevOps 및 Azure Machine Learning을 사용하여 지속적인 통합, 제공 및 훈련 파이프라인을 설계하여 데이터 과학과 프로덕션 간의 격차를 줄이는 방법을 알아보세요.
데이터 분석 및 머신 러닝의 기본 사항을 습득하여 실행 가능한 통찰력을 추출하고 최신 Python 도구를 사용하여 정보에 입각한 의사 결정을 내립니다.
클라우드 기반 머신 러닝, MLOps, 모델 배포를 마스터하여 전문 클라우드 ML 엔지니어 자격증을 취득하십시오.
데이터 과학 및 머신 러닝에 대한 견고한 기반을 구축하고, 데이터를 분석하고 실제 산업에 모델을 배포하는 방법을 배웁니다.
최신 클라우드 환경에서 TensorFlow를 사용하여 전문적인 머신 러닝 모델을 구축, 훈련 및 배포하는 방법을 알아보세요.
분산 컴퓨팅 및 최신 AI 패턴을 사용하여 대규모 데이터 세트를 처리하고 예측 모델을 구축하는 방법을 알아보십시오.
필수 클라우드 기반 MLOps 실무를 사용하여 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델을 구축, 훈련 및 배포하는 방법을 배웁니다.
머신러닝 모델을 배포하고 실제 애플리케이션을 위한 실용적인 데이터 제품을 구축하는 방법을 배웁니다.
TensorFlow와 필수 클라우드 서비스를 사용하여 데이터 준비부터 모델 배포까지 완전한 머신러닝 워크플로우를 이해합니다.
현대적인 컨테이너 및 MLOps 방식을 사용하여 인공지능 워크로드를 위한 확장 가능한 클라우드 인프라를 구축, 배포 및 관리하는 방법을 배웁니다.
머신러닝 모델을 구축하고 배포하는 완전하고 반복적인 프로세스를 이해하여 실용적인 AI 솔루션을 개발할 수 있도록 지원합니다.