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효율적인 MLOps: 모델 개발

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효율적인 MLOps: 모델 개발
머신 러닝 모델을 프로덕션에 적용하려면 여러 복잡한 구성 요소로 이루어진 수명 주기를 끊임없이 반복해야 하므로 까다로운 작업이 될 수 있습니다. 속도와 정확도를 구현하고, 프로덕션에 즉시 사용할 수 있는 ML 모델과 서비스를 지속적으로 제공하는 엔드 투 엔드 머신 러닝 파이프라인을 구축하려면 체계적이고 유연하며 협업적인 프로세스, 즉 효율적인 MLOps 시스템을 갖추는 것이 중요합니다.
3시간 분량의 비디오 콘텐츠pla
무료

목표

무료로 제공되는 이 Weights & Biases 강좌에 등록하여 다음 목표를 달성하세요:

  • 모델 개발 가속 및 확장
  • 생산성 향상
  • 모델 재현성 강화
  • 더 나은 모델을 더 빠르게 반복 및 학습

교육 강좌 커리큘럼

  • 환영합니다
  • 엔드 투 엔드 프로토타입 구축
  • 베이스라인 넘어서기
  • 모델 평가
  • 다음 단계
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Instructors

Hamel Husain

머신 러닝 엔지니어
Hamel Husain은 현재 fast.ai에서 데이터 과학자와 머신 러닝 엔지니어를 위한 도구를 만드는 기업인입니다. Hamel은 Airbnb, DataRobot, GitHub에서 근무하며 다양한 머신 러닝 제품과 인프라를 구축한 바 있으며, Metaflow, Kubeflow, Jupyter, Great Expectations 등의 오픈 소스 데이터 및 인프라 도구에도 기여했습니다. 또 10년 이상 컨설턴트로 활동하며 데이터 과학을 통해 레스토랑, 엔터테인먼트, 통신 및 소매 업계의 비즈니스 성과를 개선했습니다.
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