AWS Machine Learning Engineering: 모델 개발 및 SageMaker

로컬 머신러닝 프로토타입에서 강력하고 프로덕션 수준의 클라우드 솔루션으로 전환하려면 모델 개발에 대한 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 이 텍스트 기반 코스는 AWS에서 머신러닝 시스템을 엔지니어링하는 핵심 개념을 안내합니다. 올바른 알고리즘을 선택하고, 학습 작업을 구성하고, 모델 성능을 최적화하며, 클라우드에 안정적인 배포 파이프라인을 구축하는 기술을 습득하게 됩니다. 학습 내용: • 기본적인 AWS 머신러닝 서비스 및 핵심 아키텍처 패턴을 이해합니다. • 다양한 데이터 과학 작업을 위해 SageMaker 알고리즘을 선택하고 구성합니다. • 하이퍼파라미터 튜닝 및 분산 학습 기술을 사용하여 모델 성능을 최적화합니다. • 확장 가능하고 비용 효율적인 호스팅 옵션을 사용하여 모델을 프로덕션 엔드포인트에 배포합니다. • 데이터 드리프트 모니터링 및 파이프라인 자동화를 포함한 최신 MLOps 관행을 구현합니다. • 시간이 지나도 고품질 예측을 보장하기 위해 모델 지표를 평가하는 연습을 합니다. 이 코스는 모델 학습, 튜닝 및 배포 전략으로 넘어가기 전에 AWS의 필수 용어, 아키텍처 기반 및 보안 개념으로 시작합니다. 자세한 설명을 읽고, 아키텍처 패턴을 분석하며, 기술을 쌓기 위해 설계된 실무 시나리오를 통해 학습하게 됩니다. 이 코스는 이전 클라우드 배포 경험이 없으며 AWS 머신러닝 서비스를 처음 접하는 예비 클라우드 엔지니어, 개발자 및 데이터 실무자를 위해 설계되었습니다. 지금 바로 학습을 시작하여 AWS 머신러닝 엔지니어링의 기반을 다지세요.