커리어리 친구들, 이번주 손에 잡히는 인공지능 | 커리어리

커리어리 친구들, 이번주 손에 잡히는 인공지능 시리즈는 최근 상장한 코세라의 앤드류 응 교수가 직접 강의한 새로운 ML Engineering for Production 에 대한 강의 후기와 관련된 내용으로 칼럼을 적어 보았습니다. 이제 인공지능이 아카데믹 실험실의 연구에 벗어나 상용화를 위한 프로덕션 서비스로 확장하는 시도를 많이 하고 있습니다. 이때 필요한 것이 모델을 자동화으로 배포하고 수정할 수 있는 MLOps 라는 것이 온-프레미스 환경에서 퍼블릭 환경으로 갈때 DevOps 가 대두되었던 것 처럼 AI/ML as a Service 에 대한 전문화 과정입니다. 총 4개의 코스로 ML 프로젝트 범위 지정 및 데이터 모델링, 메트릭 측정등 데이터 품질과 모델 성능 개선을 위한 ML 파이프라인, 모델링, 그리고 배포 과정까지 배웁니다. 참고로 저는 Introduction to Machine Learning in Production 과정만 베타 테스트에 참여 했는데, 관련한 후기와 더불어 SageMaker 와 Google Cloud AI Platform 을 리드하는 크레이그 와일리의 MLOps 간증과 MLOps 를 연구할 때 꼭 읽어봐야 하는 논문과 블로그들을 함께 정리했습니다.

앤드류 응 교수가 말하는 MLOps

Naver

2021년 5월 17일 오전 9:27

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