본 과정은 참가자들에게 MLOps 및 모델 라이프사이클 관리에 중점을 둔 머신러닝 모델 운영에 대한 포괄적인 탐구를 안내합니다. 초기 단계에서는 필수적인 MLOps 구성 요소와 모범 사례를 다루어 참가자들이 머신러닝 모델을 효과적으로 운영화할 수 있는...

이 포괄적인 과정은 Databricks에서 전통적인 머신러닝 모델을 개발하는 실용적인 가이드를 제공하며, 널리 사용되는 ML 라이브러리를 활용한 실습 데모와 워크플로우에 중점을 둡니다. 참가자들은 Databricks의 강력한 기능을 활용하면서 회귀 및...

이 과정은 세 가지 기본 머신 러닝 배포 전략을 소개하고 각 전략의 Databricks 구현을 설명하기 위해 설계되었습니다. 모델 배포의 기본 사항을 살펴본 후 이 과정에서는 배치 추론을 자세히 살펴보고 고려 사항과 함께 성능 최적화에 대한 배치 추론...

이 과정에서는 Databricks Data Intelligence Platform을 사용하여 기본적인 머신 러닝 워크플로를 실행하고 데이터 과학 워크로드를 지원하는 데 필요한 기본 기술을 개발하게 됩니다. Databricks Notebooks를 사용한...

이 과정은 Databricks를 활용한 머신러닝 데이터 준비의 기초에 중점을 둡니다. 참가자들은 전통적인 머신러닝 응용에 적합하도록 데이터를 탐색, 정제, 구성하는 데 필요한 핵심 기술을 배우게 됩니다. 주요 학습 내용에는 데이터 시각화, 피처 엔지니...

대규모 머신러닝
이 과정에서는 Apache Spark 아키텍처와 Databricks 환경에서 머신러닝 워크로드에 적용하는 방법에 대한 이론 및 실무 지식을 습득하게 됩니다. 데이터 준비, 모델 학습 및 배포에 Spark를 언제 사용해야 하는지...

이 과정에서는 머신러닝 라이프사이클과 MLOps에 대한 포괄적인 이해를 제공하며, 데이터 및 모델 관리, 테스트, 그리고 확장 가능한 아키텍처를 위한 모범 사례를 강조합니다. CI/CD, 파이프라인 관리, 환경 분리를 포함한 핵심 MLOps 구성 요소...

본 과정은 Databricks에서 머신 러닝 워크플로를 마스터하기 위한 관문으로 전문 강사의 안내에 따라 데이터 준비, 모델 개발, 배포 및 운영에 대해 자세히 알아봅니다. 또한 데이터 탐색, 모델 훈련 및 배포 전략에 필요한 필수 기술을 Databr...