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ML 애플리케이션과 AI의 폭발적 성장으로 인해 정확한 모델 개발은 퍼즐의 일부일 뿐임이 명확해졌습니다. 머신러닝 기반 제품을 성공적으로 구축하려면 프로덕션 환경에서 ML 모델을 학습, 배포 및 관리하기 위한 MLOps 관행과 인프라를 구축해야 합니다. 주요 주제에는 다음이 포함됩니다:

  • MLOps 도구
  • 모델 드리프트 및 모니터링
  • 원활한 재학습 및 모델 버전 관리
  • 데이터 버전管理及 저장된 아티팩트


Two persons looking at a tablet

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