이 10개 과정으로 MLOps 배우기

MLOps는 데브옵스(DevOps), 데이터 엔지니어링, 그리고 머신러닝이 결합된 분야입니다.

ML 시스템은 실험적인 성격이 강하고, 더 많은 구성 요소들을 포함하고 있어 설정 및 유지 관리가 복잡합니다.

만약 머신러닝 또는 딥러닝에 관심이 있다면, MLOps라는 용어를 들어봤을 가능성이 높습니다.

데브옵스와 유사하게, MLOps(머신러닝 운영)는 현대 기업들이 주목하는 차세대 핵심 트렌드입니다.

데브옵스와 유사한 개념을 공유하지만, 실제 구현 방식은 다릅니다.

MLOps는 빠른 성장세를 보이며, 2025년 말에는 그 시장 규모가 40억 달러에 이를 것으로 전망됩니다.

MLOps에 대한 수요가 증가하면서, 많은 사람들이 MLOps 분야에 대한 더 깊은 이해를 얻기 위해 관련 교육 과정에 참여하고자 합니다.

만약 여러분이 그중 한 명이라면, 이 글을 통해 MLOps가 무엇인지 이해하고, MLOps 관련 상위 9개 교육 과정을 살펴봄으로써 학습을 시작하고 해당 분야를 마스터하는 데 도움을 드릴 수 있을 것입니다.

MLOps란 무엇인가?

MLOps는 데이터 과학자와 운영 전문가 간의 협업을 가능하게 하는 일종의 매개체 역할을 하며, 다양한 기술을 활용하여 원활한 소통을 지원합니다.

MLOps는 광범위한 생산 환경에서 머신러닝 및 딥러닝 모델의 구현을 자동화하여 품질 향상과 관리 프로세스 효율화를 가능하게 합니다. 또한, MLOps를 통해 비즈니스 요구 사항 및 규제 표준에 따라 모델을 보다 쉽게 조정할 수 있습니다.

MLOps를 활용하면, 고성능 ML 애플리케이션을 대규모 프로덕션 환경에 지속적으로 출시할 수 있습니다. ML은 현재의 SDLC 및 CI/CD 프로세스와 함께 새로운 수명주기를 생성하기 위한 고유한 요구 사항들을 가지고 있으며, 이를 통해 보다 효율적인 워크플로우와 향상된 결과를 얻을 수 있습니다.

MLOps의 주요 단계는 다음과 같습니다.

• 데이터 분석
• 데이터 변환 및 준비
• 모델 학습 및 개발
• 모델 검증

MLOps 분야에서 숙련도를 높이려면, MLOps 전문화 과정을 통해 접근하기 쉬운 포괄적인 지식을 습득하는 것이 효과적입니다.

MLOps 전문화 과정을 고려해야 하는 이유는 무엇인가?

데이터는 모든 프로그램의 핵심 요소이기 때문에, 머신러닝은 전통적인 소프트웨어 개발과는 다릅니다. 애플리케이션의 기능보다는 데이터 서비스가 코드 디자인의 중심이 됩니다. 또한, ML은 개방 루프의 동적 시스템입니다.

모델이 실제로 사용될 때까지 작업은 완료되지 않습니다. 최적의 성능을 유지하기 위해서는 데이터 신호 변화에 따라 생산 모델을 지속적으로 추적하고, 재학습시키고, 재배포해야 합니다. 머신러닝 배포는 소프트웨어 엔지니어링 및 데브옵스와 같은 기술 분야에서 더 높은 수준의 전문 지식을 요구합니다.

일반적인 MLOps 과정에서는 머신러닝의 기본 개념을 실제 소프트웨어 개발 및 엔지니어링 지식과 결합하여 생산 환경에 적합한 머신러닝 엔지니어링을 구축합니다.

다양한 개발 및 생산 영역에서 머신러닝 엔지니어링의 잠재력, 과제, 그리고 효과에 대해 학습하게 될 것입니다. 과정을 마치면 최첨단 AI 솔루션을 개발하고 실제 문제를 해결하는 능력을 갖추게 됩니다. 또한, 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다.

• 프로젝트 기획, 데이터 요구 사항, 모델링 기술, 배포를 포함한 완벽한 ML 프로덕션 시스템 구축
• 기준 모델을 설정하고, 개념 드리프트(idea drift)를 해결하며, 프로토타입을 개발
• 데이터 세트 수집, 정제, 검증을 통해 데이터 파이프라인을 설계하는 방법 학습
• TensorFlow Extended를 활용하여 기능 엔지니어링, 변환, 선택 수행
• 데이터 출처 및 계보 메타데이터를 위한 도구를 사용하고, 데이터 수명주기를 만들고, 비즈니스 데이터 스키마를 활용하여 데이터 발전을 추적

온라인 MLOps 과정을 수강하는 학생들은 MLOps ZoomCamp를 통해 다양한 파일 형식으로 과제를 완료할 수 있습니다. 이는 MLOps 소개, 배포, 사례 연구, 프로젝트 등을 포괄적으로 다룹니다.

직업 전망에서 MLOps의 중요성

데이터 과학 분야는 경쟁이 매우 치열하며, 매년 수많은 학생들이 이 분야가 제공하는 양호한 취업 기회 때문에 데이터 과학을 선택하고 있습니다.

MLOps는 데이터 과학보다 덜 알려져 있지만, 급여 수준은 비슷합니다. 미국에서 데이터 과학자의 평균 기본 연봉은 $119,000인 반면, MLOps 엔지니어는 평균적으로 약 $90,529를 받습니다.

MLOps는 모든 규모와 형태의 조직이 효율적인 계획을 수립하고, 관리하며, 미래의 성공을 지원하는 데 중요한 역할을 합니다. 결과적으로 데이터와 기술이 계속 발전함에 따라, MLOps의 중요성은 더욱 커지고 있습니다.

MLOps 엔지니어는 머신러닝 모델을 설치하고, 생산 환경에서 제대로 작동하는지 확인하는 등 다양한 업무를 수행합니다. 모델을 효과적으로 사용하려면 모델의 기반이 되는 머신러닝 알고리즘에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

MLOps 전문화 과정은 어떻게 진행되나?

MLOps 전문화 과정은 학습자가 실용적이고 이론적인 기술을 습득하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 다음은 MLOps 과정을 수강하는 일반적인 방법입니다.

등록

자신에게 적합한 과정을 선택한 후, 온라인 MLOps 전문화 과정에 직접 등록할 수 있습니다. 과정에 등록하면 정식 회원이 됩니다.

가장 큰 장점은 한 번에 하나의 과정만 수강하거나, 언제든 학습을 중단하거나, 구독을 취소할 수 있다는 것입니다. 또한, 과정 등록 현황 및 학습 진행 상황을 시각적으로 보여주는 대시보드를 제공합니다.

실제 프로젝트 수행

각 전문화 과정에는 MLOps 전문화 과정을 수료하고 공식 인증서를 취득하기 위해 반드시 완료해야 하는 실용적인 프로젝트가 포함되어 있습니다. 하지만 실습 프로젝트를 시작하기 전에 프로젝트에 적용할 수 있는 지식을 쌓기 위해 다른 모든 과정들을 먼저 수료해야 합니다.

인증서 취득

과정을 성공적으로 마치면 해당 과정에서 제공하는 수료증을 받을 수 있으며, 이 수료증을 잠재적인 고용주에게 보여줌으로써 꿈에 그리던 직업을 얻을 수 있습니다.

이제 수강할 수 있는 최고의 MLOps 과정을 살펴보겠습니다.

MLOps 기초: ML의 CI/CD/CT 파이프라인: Udemy

이 Udemy 과정은 MLOps의 기본 원리를 교육하고, MLOps가 기존 머신러닝의 문제점을 해결하면서 머신러닝 프로세스의 적응성과 자동화를 어떻게 향상시키는지 설명합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다.

• MLOps의 기반이 되는 원칙과 가치
• MLOps 환경에서 지속적인 배포, 지속적인 학습 및 지속적인 통합을 위한 파이프라인
• MLOps 프로세스의 다양한 성숙도 수준
• MLOps 플랫폼 및 도구 스택 비교

Udemy의 이 과정은 개념 학습에 관심 있는 데이터 과학자, ML 엔지니어, DevOps 엔지니어 및 기타 전문가에게 적합합니다.

머신러닝 모델 배포: Udemy

Udemy의 이 머신러닝 배포 과정은 연구 단계에서 완전히 통합된 솔루션으로 머신러닝 모델을 전환하는 방법을 알려줍니다. 또한, 이 과정에서는 모델 배포 방법과 이것이 여러분의 경력에 어떤 도움을 줄 수 있는지 설명합니다.

연구 환경에서 모델을 구축하는 각 단계, Jupyter 노트북을 프로덕션 코드로 변환하는 방법, 코드를 패키지화하고, API에 게시하고, 흥미로운 비디오 강의를 통해 지속적인 배포를 추가하는 방법을 배울 수 있습니다.

강사는 재현성의 개념, 중요성, 배포 과정에서 재현성을 극대화하기 위해 버전 관리, 코드 저장소, Docker를 활용하는 방법을 설명합니다. 또한, CI/CD를 고려하여 Jupyter 노트북에서 클라우드 플랫폼 및 인프라로 머신러닝 모델을 배포하는 프로세스에 대해 배웁니다.

이 과정은 다음과 같은 사람들에게 적합합니다.

• 처음으로 머신러닝 모델을 배포하고자 하는 데이터 과학자
• 모델 배포 능력을 향상시키고 싶은 데이터 과학자
• 소프트웨어 개발 분야에서 일하지만, 머신러닝 분야로 전환하고 싶은 사람들

MLOps 기초: Coursera

이 Coursera 과정에서는 GCP(Google Cloud Platform)에서 프로덕션 ML 시스템을 설치, 평가, 운영, 모니터링하는 데 사용되는 MLOps 도구에 대해 배우게 됩니다.

또한, ML 시스템의 배포, 테스트, 모니터링 및 자동화에 대해서도 다룹니다. ML 전문가들은 모델 평가 및 지속적인 개발을 위한 도구를 사용할 수 있습니다. 그들은 고성능 모델을 신속하게 배포할 수 있도록 모델을 생성하는 데이터 과학자들과 협력합니다.

무엇을 배우게 될까요?

• 효과적인 MLOps를 위한 필수 기술 구현
• ML 시스템을 다룰 때 가장 효과적인 CI/CD 절차 채택
• 안정적이고 효율적인 MLOps를 위한 Google Cloud 환경 구성 및 설정
• 신뢰성 있고 재현 가능한 학습 및 추론 워크플로 구현

MLOps 전문화: Coursera

MLOps Coursera 과정은 생산 환경에 적합한 머신러닝 엔지니어링을 구축하기 위해 머신러닝의 기본 개념과 현대 소프트웨어 개발 및 엔지니어링 지식을 결합한 내용을 제공합니다.

이 과정은 생산 환경에서 지속적으로 실행되는 통합 시스템의 개념화, 생성 및 유지 관리를 포함하여 광범위한 주제를 다룹니다. 이 과정에서는 프로덕션 시스템이 지속적으로 변화하는 데이터를 어떻게 관리해야 하는지에 대한 내용도 다루며, 이는 일반적인 머신러닝 모델링 과정과는 차별화됩니다.

무엇을 배우게 될까요?

• 프로젝트 계획, 데이터 요구 사항, 모델링 기술, 배포를 포함한 전체 ML 프로덕션 시스템 구축
• 기준 모델 생성, 개념 드리프트(idea drift) 해결, 프로덕션 머신러닝 애플리케이션을 위한 프로토타입 개발
• TensorFlow Extended를 활용하여 엔지니어링 및 변환을 수행하는 방법 학습
• 데이터 출처 및 계보 메타데이터를 위한 도구 사용, 데이터 수명주기 생성, 비즈니스 데이터 스키마를 사용하여 데이터 발전 추적 방법 학습

MLOps 인증 교육: CloudxLab

CloudxLab은 MLOps 인증 교육 과정을 제공합니다. 이 과정은 머신러닝 모델을 개발, 구현, 추적하는 데 필요한 방법, 기술 및 실제 전문 지식을 제공합니다.

머신러닝 모델을 학습시킨 후, 다음 주요 과제는 더 많은 사용자가 사용할 수 있도록 프로덕션 환경에 배포하고 확장하는 것입니다. 이 교육 과정에서는 도구와 접근 방식을 효율적으로 사용하는 방법을 배우게 됩니다.

머신러닝 및 딥러닝 개념에 대한 이해도 중요하지만, 프로덕션 엔지니어링 기술에 대한 확고한 전문 지식도 필수적입니다. 이 과정은 데브옵스 기술에 대한 경험을 쌓을 수 있도록 지원할 뿐만 아니라, 머신러닝 및 딥러닝 방법에 대한 심도있는 학습을 제공합니다. 과정을 마치면 학생들은 다음을 배우게 됩니다.

• 처음부터 끝까지 머신러닝 시스템을 구축
• 프로젝트 범위, 데이터 요구 사항, 모델링 및 배포에 대한 이해
• 모델 훈련 절차를 개선하기 위한 파이프라인 생성
• 다양한 머신러닝 및 딥러닝 기술을 사용하여 비즈니스 문제를 해결하는 방법
• Spark MLlib를 사용하여 분산 모델 학습에 적합
• CI/CD 파이프라인을 활용하여 머신러닝 모델을 실제 환경에 배포

공인 MLOps 교육 과정: 360 DigiTMG

이 MLOps 과정은 머신러닝 모델을 대규모로 배포하는 방법을 다룹니다. 이 교육 과정은 컨설팅 프로젝트를 수행하고 실제 환경에서 머신러닝 프로젝트를 구현하는 과정에서 얻은 어려움들을 해결하는 것을 목표로 합니다.

ML 엔지니어는 프로젝트에서 작업하는 동안 코드 '운영화' 및 '생산화'와 같은 다양한 문제에 직면합니다. 다른 소프트웨어 엔지니어링 프로젝트와 달리, ML 모델을 빠르고 효과적으로 배포하는 데 사용할 수 있는 표준 플랫폼이나 권장 사항이 부족하기 때문에 많은 엔지니어에게 어려움이 따릅니다.

이 과정에서는 다음 내용을 학습합니다.

• 데이터 과학 분야에서 MLOps에 대한 수요
• Docker 및 컨테이너화의 이점에 대한 이해
• TensorFlow Extended(TFX) 및 해당 구성 요소에 대한 이해

AWS의 MLOps 엔지니어링

AWS에서 제공하는 이 MLOps 과정은 AWS 기반 MLOps 엔지니어링을 통해 ML 모델을 학습 및 배포하는 동안 데브옵스 스타일의 절차를 배우고 적용하는 데 도움을 줍니다.

또한, 팀에서 운영을 담당하고, 도구, 자동화, 절차 및 협업을 활용하여 ML 모델 운영을 담당하는 개발자 및 운영 직원, 데브옵스 엔지니어 및 ML 데이터 플랫폼 엔지니어를 지원하는 방법을 배우게 됩니다.

교육 과정이 끝나면, 비즈니스를 위한 MLOps 실행 계획을 수립하는 방법을 이해하여 학습을 실제 적용으로 연결할 수 있습니다.

AWS를 사용한 MLOps 전문 인증서: EdX

이 EdX 과정은 머신러닝에 관심 있는 사람들에게 또 다른 좋은 선택이 될 수 있습니다. Amazon Web Services를 사용하여 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학 기능을 통합하여 머신러닝 모델을 배포하는 방법을 배우게 됩니다.

AI 모델을 구현하는 데 드는 노력 대부분은 모델 개발 자체가 아닌 다른 작업에 할애됩니다. 이 커리큘럼은 데이터 과학자와 협력하고, 데이터에서 학습하고 예측을 생성할 수 있는 머신러닝 모델을 구현하는 방법을 소개합니다. 이 프로세스는 일반적으로 자동화되어야 하며, 이를 위해서는 MLOps 및 AI 엔지니어링 전문 지식이 필요합니다.

추가적으로, 이 과정은 들어오는 데이터 및 결정 출력과 같은 다양한 작업 지점을 모니터링하기 위한 파이프라인을 구성하는 방법을 배우는 데 도움이 됩니다.

MLOps 과정 인증: igmGuru

igmGuru의 이 MLOps 과정은 참가자에게 대량 생산을 위한 머신러닝 모델을 구축하는 방법을 교육하는 것을 목표로 합니다.

이 과정에서 개인들은 머신러닝을 위한 다양한 도구와 프로덕션 기술을 활용하는 방법을 배우며, AI 분야에서 성공적인 경력을 쌓는 데 필수적인 MLOps 기초에 대한 필수적인 지식을 습득할 수 있습니다.

MLOps 기초: PluralSight

PluralSight의 이 과정은 ML 통합 시스템을 배포, 평가, 모니터링 및 운영하기 위한 표준 머신러닝 사례에 대한 깊이 있는 지식을 제공하는 데 중점을 둡니다.

다양한 머신러닝 운영 도구가 이 과정에서 학생들에게 소개됩니다. 학생들은 이러한 도구의 사용 방법을 이해할 뿐만 아니라, 이러한 도구를 사용하는 표준 접근 방식에 대해서도 배울 수 있습니다. 이 과정은 전문가가 ML 시스템을 비즈니스 프로세스와 통합하는 데 도움이 됩니다.

또한, 학생들은 ML 시스템을 테스트하고 모니터링하여 성능을 향상시키고 기술적인 결함을 제거하는 방법을 배우게 됩니다. PluralSight는 이 온라인 과정의 무료 평가판을 제공합니다. 무료 버전을 사용해 본 후, 과정 수강을 지속하고 싶다면 프리미엄 버전을 구매해야 합니다. 무료 평가판은 10일 동안 제공되며, 과정의 입문 부분만 포함됩니다.

결론

머신러닝(ML)은 기계를 더욱 똑똑하게 만들고, 스스로 지속 가능한 의사결정을 내리도록 하는 최첨단 기술입니다. 과거에는 기계가 사람의 입력에 따라 작동했지만, ML 통합 시스템은 사람의 개입 없이도 독립적으로 작업을 수행할 수 있으며, 데이터를 분석하고 학습함으로써 시간이 지남에 따라 성능을 지속적으로 향상시킵니다.

따라서 데이터 과학 분야에 진출하려면, ML Operations(MLOps)를 배우는 것이 필수적입니다. MLOps 과정을 통해 ML 운영의 기초를 배우고 관련 의문점이나 오해를 해소할 수 있습니다. 또한, MLOps는 여러분이 꿈에 그리던 직업을 얻고 적절한 보상을 받는 데 도움을 줄 것입니다.

그러므로 위에 제시된 목록에서 좋은 MLOps 과정을 선택하여 등록하고 학습을 시작하십시오.