Description
이 과정에서는 Google Cloud에서 프로덕션 ML 시스템 배포, 평가, 모니터링, 운영을 위한 MLOps 도구와 권장사항을 소개합니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 시스템을 배포, 테스트, 모니터링, 자동화하는 방법론입니다. 머신러닝 엔지니어링 전문가들은 배포된 모델의 지속적인 개선과 평가를 위해 도구를 사용합니다. 이들이 협력하거나 때론 그 역할을 하는 데이터 과학자는 고성능 모델을 빠르고 정밀하게 배포할 수 있도록 모델을 개발합니다.
What you will learn
MLOps 기초 소개
이 모듈에서는 과정을 간략히 설명합니다.
MLOps를 사용하는 이유 및 조건
이 모듈에서는 머신러닝을 운영 관점에서 살펴봅니다. 문제 정의부터 해결까지 전체 시스템을 대상으로 한다는 뜻입니다.
기본 Kubernetes 구성요소의 이해(선택사항)
이 모듈은 선택사항입니다.
AI Platform 파이프라인 소개
이 모듈에서는 Google Cloud 제품인 AI Platform Pipelines를 소개합니다. Google Cloud 서비스와 함께 MLOps를 더 쉽고 원활하며 확장 가능하게 만들어 주는 제품입니다.
