MLOps 마스터하기: 머신러닝 운영의 모든 것 - MLOps, 머신러닝, 데이터 파이프라인, 모델 배포, 지속적 통합, 지속적 배포, 모니터링, 자동화, 클라우드, 컨테이너, Kubernetes, DevOps, 데이터 과학, 실
작품 정보
이 책은 MLOps의 모든 측면을 포괄적으로 다루며, 머신러닝 모델의 운영 및 관리에 필요한 필수 지식을 제공합니다. 데이터 파이프라인 구축부터 모델 배포, 지속적 통합 및 배포(CI/CD), 모니터링, 자동화까지 다양한 주제를 심도 있게 탐구합니다. 클라우드 환경에서의 컨테이너 활용, Kubernetes를 통한 확장성 있는 시스템 구축, DevOps와의 통합을 통해 데이터 과학 프로젝트의 효율성을 극대화합니다. 또한, 실험 관리, 버전 관리, 협업을 통해 팀 간의 원활한 협력을 지원하며, 성능 최적화와 리소스 관리, 보안 및 스케일링 전략을 통해 안정적이고 확장 가능한 머신러닝 운영을 실현합니다. MLOps를 마스터하고자 하는 모든 이들에게 필독서가 될 것입니다.
*생성형 GPT를 활용하여 제작되었습니다.
작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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