실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 MLflow

MLflow 완전 정복: 머신러닝 실험 추적부터 모델 배포까지!

MLflow는 Uber, Databricks, Microsoft 등 여러 기업에서 사용되며, 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어가 효율적으로 모델을 개발하고 배포하는 데 필수적인 도구입니다.

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• ✅ MLflow를 활용한 실험 추적 및 관리

  
  

• ✅ 모델 버전 관리 및 배포 자동화

• ✅ 머신러닝 워크플로우를 효율적으로 운영하는 방법

• ✅ ML 프로젝트의 재현성과 생산성 향상

💡 강의 기획 배경

머신러닝을 실제 서비스에 적용하려면 모델의 실험 추적, 성능 비교, 배포 자동화가 필수입니다. 하지만 많은 개발자와 데이터 과학자들이 엑셀로 실험 기록을 남기거나, 모델 버전을 관리하지 않아 혼란을 겪는 경우가 많습니다.

이 강의는 MLflow를 활용하여 실험을 체계적으로 관리하고, MLOps를 통해 효율적인 모델 배포 프로세스를 구축하는 방법을 알려드립니다.

지금 바로 시작해서 ML 실험을 자동화하고, AI 프로젝트 생산성을 극대화하세요! 🚀

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🤔 수강 전 참고 사항