Azure 머신 러닝 및 MLOps: ML 모델 빌드 및 배포

개발뿐만 아니라 생산 환경에서 안정적으로 배포 및 관리되는 머신 러닝 모델에 대한 수요가 급격히 증가하고 있습니다. MLOps(머신 러닝 운영)는 모델 개발과 운영 준비 사이의 격차를 메우고, 현대 데이터 전문가에게 중요한 기술입니다. 이 교육 과정에서는 Azure Machine Learning을 사용하여 머신 러닝 모델을 구축, 배포 및 관리하는 데 필요한 필수 지식과 실용적인 이해를 제공하여 모델이 실험에서 실제 영향으로 원활하게 전환되도록 합니다. 무엇을 배울 것인가: * 머신 러닝 운영(MLOps)의 핵심 개념과 원리를 이해합니다. * Azure Machine Learning 플랫폼 내에서 핵심 서비스를 탐색하고 활용합니다. * Azure 내에서 효율적으로 머신 러닝 모델을 개발, 훈련 및 등록합니다. * 모델 버전 관리, 지속적인 통합 및 자동화된 배포 파이프라인을 위한 기본 MLOps 관행을 구현합니다. * 일관되고 확장 가능한 배포를 위해 머신 러닝 모델을 컨테이너화합니다. * 배포된 모델에 대한 기본 모니터링 및 거버넌스를 구성하여 성능을 추적하고 신뢰성을 보장합니다. * Azure에서 엔드 투 엔드 머신 러닝 수명 주기를 관리하기 위한 모범 사례를 적용합니다. 이 교육 과정에서는 MLOps 기본 사항에 대한 포괄적인 개요부터 시작하여 Azure Machine Learning 워크스페이스 설정, 모델 개발, MLOps 프랙티스 적용을 통해 라이프사이클 전반에 걸쳐 모델을 배포하고 관리하는 방법을 안내합니다. 단계별 설명을 읽고 서면 연습을 통해 이해를 심화할 수 있습니다. 이 교육 과정은 머신 러닝 운영 및 클라우드 기반 ML 배포에 완전히 초보자를 위해 설계되었습니다. Azure Machine Learning 또는 MLOps에 대한 이전 경험은 필요하지 않습니다. 자신감을 가지고 머신 러닝 모델을 운영화하는 여정을 시작하세요.