MLOps란?

비즈니스를 위한 MLOps

Arne Jonas Warnke

Head of Emerging Curriculum

코스 개요

1장

  • MLOps란?
  • 비즈니스 근거와 선수 지식

2장

  • MLOps 라이프사이클

3장

  • 이론에서 실전으로
    • 예: 비즈니스 리스크
    • MLOps 팀 성과 극대화

4장

  • 모범 사례
  • 함정
  • 사례 연구
비즈니스를 위한 MLOps

선수 지식

$$ DataCamp의 Machine Learning for Business 코스

$$

다음과 같은 DataCamp 코스를 먼저 수강하십시오.

이 코스를 시작하기 전에 권장합니다.

비즈니스를 위한 MLOps

MLOps란?

Machine Learning Operations

소프트웨어 개발(Dev)과

  • IT 운영(Ops)을

하나로 통합하는 DevOps에서 파생되었습니다

MLOps는 성공적인 DevOps 원칙을 데이터 사이언스와 머신 러닝에 적용합니다

DevOps

비즈니스를 위한 MLOps

MLOps란? (계속)

머신 러닝 개발과 운영을

  • 표준화하고,
  • 간소화하며,
  • 자동화하는

개념·도구·모범 사례의 새로운 집합입니다.

이를 통해 기업은 수백 개의 ML 모델을 병렬로 운영할 수 있습니다

비즈니스를 위한 MLOps

공급망 예측

월간 주요 제품 수요 예측을 가정해 봅시다

  • 표준화

    • 제품별 사용 가능한 모든 모델 실행

  • 확장 및 간소화

    • 모든 제품 예측
    • 주간·일간 예측으로 전환
  • 자동화
    • 모든 예측과 테스트 자동화

$$

슈퍼마켓 진열대

비즈니스를 위한 MLOps

MLOps 활용 방식

활용 분야

  • 자동 번역
  • 자율주행차
  • 고객 추천 엔진
  • 예지 정비
  • 검색 엔진 최적화

비즈니스를 위한 MLOps

MLOps의 이점

잘 설계된 MLOps 애플리케이션의 특성

  • 확장 가능
  • (대부분) 자동화
  • 안정적
  • 유지보수·적응 용이
비즈니스를 위한 MLOps

연습해 봅시다!

비즈니스를 위한 MLOps

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