이 10개 과정으로 MLOps 배우기

by

MLOps는 DevOps, 데이터 엔지니어링 및 기계 학습의 교차점에서 탄생했습니다.

ML 시스템은 실험적이며 더 많은 수의 구성 요소를 가지고 있으며 구성 및 유지 관리가 더 어렵습니다.

머신 러닝이나 딥 러닝에 관심이 있다면 MLOps를 접했을 수 있습니다.

DevOps와 마찬가지로 MLops(Machine Learning Operations)는 현대 기업이 취하고 있는 다음으로 중요한 움직임입니다.

DevOps와 유사한 개념을 공유하지만 다르게 구현됩니다.

MLOps는 엄청나게 성장하여 2025년 말까지 40억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

MLOps에 대한 수요가 증가함에 따라 점점 더 많은 지망자들이 이러한 작업에 대한 더 나은 통찰력을 얻기 위해 MLOps 과정을 수강하기를 고대하고 있습니다.

따라서 귀하가 그 중 하나라면 MLOps가 무엇인지 이해하고 상위 9개 MLOps 과정 목록에 들어가 학습하고 마스터하는 데 도움을 드리겠습니다.

MLOps 란 무엇입니까?

MLOps는 데이터 과학자와 운영 전문가가 함께 작업하고 일련의 기술을 사용하여 통신할 수 있는 매개체 역할을 합니다.

광범위한 생산 환경에서 머신 러닝 및 딥 러닝 모델을 구현하는 것을 자동화하여 품질을 향상하고 관리 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 또한 MLOps를 사용하면 비즈니스 요구 사항 및 규정 표준에 따라 모델을 더 간단하게 조정할 수 있습니다.

MLOps 덕분에 고성능 ML 앱을 대규모 프로덕션에 지속적으로 출시할 수도 있습니다. ML이 현재 SDLC 및 CI/CD 프로세스와 함께 새로운 수명 주기를 생성하기 위한 특정 요구 사항이 있으며, 이를 통해 더 효과적인 워크플로와 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

MLOps의 여러 단계는 다음과 같습니다.

  • 데이터 분석
  • 데이터 변환/준비
  • 모델 교육 및 개발
  • 모델 검증

MLOps에서 향상하려면 MLOps 전문화 과정을 통해 더 쉽게 접근할 수 있는 포괄적인 지식이 필요합니다.

MLOps 전문화 과정을 고려하는 이유는 무엇입니까?

데이터는 모든 프로그램의 기초이기 때문에 머신 러닝은 기존 소프트웨어와 다릅니다. 애플리케이션 기능보다는 데이터 서비스가 코드 디자인의 초점입니다. 또한 ML은 개방 루프 동적 시스템입니다.

모델을 사용할 때까지 작업이 시작되지 않습니다. 또한 최적의 성능을 유지하려면 데이터 신호 변경에 따라 생산 모델을 추적, 재교육 및 재배포해야 합니다. 기계 학습 배포는 소프트웨어 엔지니어링 및 DevOps와 같은 기술 영역에서 기술을 더 자주 요구합니다.

일반적인 MLOps 과정에서 기계 학습의 기본 아이디어는 생산을 위한 기계 학습 엔지니어링을 생성하기 위해 현대 소프트웨어 개발 및 엔지니어링 역할에 대한 실용적인 지식과 결합됩니다.

다양한 개발 및 생산 영역에서 기계 학습 엔지니어링의 잠재력, 어려움 및 효과에 대해 배우게 됩니다. 과정을 마치면 최첨단 AI 솔루션을 만들고 실제 문제를 해결할 수 있습니다. 이 외에도 다음을 수행할 준비가 됩니다.

  • 프로젝트 계획, 데이터 요구 사항, 모델링 기술 및 배포를 포함한 완전한 ML 프로덕션 시스템 생성
  • 기준 모델을 만들고, 아이디어 드리프트를 해결하고, 프로토타입을 구성합니다.
  • 데이터 세트를 수집, 스크러빙 및 검증하여 데이터 파이프라인을 설계하는 방법을 배웁니다.
  • TensorFlow Extended를 활용하여 기능 엔지니어링, 변환 및 선택 수행
  • 데이터 출처 및 계보 메타데이터를 위한 도구를 사용하고, 데이터 수명 주기를 생성하고, 비즈니스 데이터 스키마를 활용하여 데이터 발전을 추적합니다.
  Spotify에서 아티스트를 차단하는 방법

온라인 MLOps 과정을 추구하는 학생들은 MLOps ZoomCamp를 얻을 수 있으며, 여기에서 다른 파일로 솔루션을 완료할 수 있습니다. 소개, 배포, 사례, 프로젝트 등을 다룹니다.

직업 전망에서 MLOps의 중요성

데이터 과학에는 엄청난 경쟁이 있으며 매년 수십만 명의 학생들이 우수한 작업 범위를 제공하기 때문에 이 분야를 선택합니다.

MLOps는 데이터 과학보다 덜 알려져 있지만 급여 규모는 비슷합니다. 미국의 데이터 과학자는 평균 기본 급여가 $119,000인 반면 MLOps 엔지니어는 일반적으로 약 $90,529를 받습니다.

MLOps는 모든 형태와 규모의 조직이 효과적인 계획 개발, 관리 및 미래의 성공을 지원할 수 있습니다. 결과적으로 데이터와 기술이 계속해서 새로운 차원을 넘어감에 따라 이 기술의 중요성이 커지고 있습니다.

따라서 MLOps 엔지니어는 기계 학습 모델을 설치하고 프로덕션 환경에서 작동하는지 확인하는 것과 같은 다양한 작업에 노출됩니다. 모델을 사용하려면 모델의 기반이 되는 기계 학습 알고리즘을 이해할 수 있어야 합니다.

MLOps 전문화 과정은 어떻게 진행되나요?

MLOps 전문화 과정은 학습자가 실용적이고 이론적인 기술을 습득하는 데 도움이 될 수 있습니다. 과정을 수강하는 방법은 다음과 같습니다.

싸다

자신에게 적합하다고 생각되는 과정을 선택한 후 온라인 MLOps 전문화 과정에 직접 등록할 수 있습니다. 과정에 등록하면 등록된 회원이 됩니다.

가장 좋은 점은 한 과정만 마치거나, 학업을 영구적으로 중단하거나, 구독을 취소할 수 있다는 것입니다. 또한 과정 및 발전 과정에 대한 모든 등록을 시각화하고 추적할 수 있는 대시보드가 ​​제공됩니다.

실용적인 프로젝트를 수행

각 전문화에는 MLOps 전문화 과정을 완료하고 정품 인증서를 받기 위해 수행해야 하는 실용적인 프로젝트가 함께 제공됩니다. 그러나 실습 프로젝트 과정을 시작하기 전에 프로젝트에 적용할 수 있는 지식을 갖추기 위해 다른 모든 과정을 완료해야 합니다.

인증서 받기

과정을 마치면 제공된 과정에서 수료증을 받을 수 있으며, 이를 잠재적 고용주에게 보여주고 꿈의 직업을 얻을 수 있습니다.

이제 수강할 수 있는 최고의 MLOps 과정을 살펴보겠습니다.

MLOps 기초: ML의 CI/CD/CT 파이프라인: Udemy

이 Udemy 과정은 MLOps의 기초를 가르치고 MLOps가 ML 프로세스의 적응성과 자동화를 향상시키면서 기존 ML의 문제를 해결하는 방법을 다룹니다.

그것은 다음을 다룹니다:

  • MLOps가 구축하는 기준과 가치
  • MLOps에서 지속적 전달, 지속적 교육 및 지속적 통합을 위한 파이프라인
  • MLOps 과정에는 다양한 수준의 성숙도가 있습니다.
  • MLOps 플랫폼 및 도구 스택 비교

Udemy의 이 과정은 개념을 배우고자 하는 데이터 과학자, ML 엔지니어, DevOps 엔지니어 및 기타 전문가를 위한 것입니다.

기계 학습 모델 배포: Udemy

Udemy의 이 기계 학습 배포 과정은 연구 단계에서 완전히 통합된 솔루션으로 기계 학습 모델을 전환하는 방법을 알려줍니다. 또한 이 과정에서는 모델 배포와 이것이 귀하의 경력에 ​​어떻게 도움이 되는지 설명합니다.

연구 환경에서 모델을 구축하는 각 단계, Jupyter 노트북을 프로덕션 코드로 전환하는 방법, 패키지를 코딩하고, API에 게시하고, 재미있는 비디오 강의를 사용하여 지속적 전달을 추가하는 방법을 배우게 됩니다.

  Google 문서에서 하이퍼링크를 제거하는 방법

트레이너는 재현성 개념, 중요성, 배포 중 재현성을 극대화하기 위해 버전 관리, 코드 리포지토리 및 Docker를 활용하는 방법에 대해 설명합니다. 또한 CI/CD를 고려하면서 Jupyter 노트북에서 클라우드 플랫폼 및 인프라로 기계 학습 모델을 배포하는 프로세스를 배우게 됩니다.

이 과정은 다음을 위한 것입니다:

  • 첫 번째 기계 학습 모델을 사용하려는 데이터 과학자
  • 모델 배포에 더 능숙해지고자 하는 데이터 과학자.
  • 소프트웨어 개발에 종사하지만 기계 학습으로 전환하려는 사람들

MLOps 기초: Coursera

이 Coursera 과정에서는 이 과정에서 GCP에서 프로덕션 ML 시스템을 설치, 평가, 운영, 모니터링하는 데 사용되는 MLOps 도구에 대해 알아봅니다.

또한 ML 시스템의 배포, 테스트, 모니터링 및 자동화가 포함됩니다. ML 전문가는 모델 평가 및 지속적인 개발을 위한 도구를 사용할 수 있습니다. 그들은 최고 성능의 모델을 빠르게 배포할 수 있도록 모델을 생성할 수 있는 데이터 과학자와 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
  • 신뢰할 수 있고 재현 가능한 교육 및 추론을 위한 워크플로 구현

MLOps 전문화: Coursera

MLOps Coursera 과정은 생산을 위한 기계 학습 엔지니어링을 만들기 위한 현대 소프트웨어 개발 및 엔지니어링 역할에 대한 기본적인 기계 학습 아이디어와 실용적인 지식을 다룹니다.

이 과정은 프로덕션 환경에서 지속적으로 실행되는 통합 시스템의 개념화, 생성 및 유지 관리를 포함하여 다양한 영역을 다룹니다. 이 과정은 프로덕션 시스템이 지속적으로 변화하는 데이터를 어떻게 관리해야 하는지를 가르쳐주며, 전형적인 기계 학습 모델링입니다.

무엇을 배우게 될까요?

  • 프로젝트 계획, 데이터 요구 사항, 모델링 기술 및 배포를 포함한 완전한 ML 프로덕션 시스템 만들기
  • 베이스라인 모델 생성, 아이디어 드리프트 해결 및 프로덕션 머신 러닝 애플리케이션을 위한 프로토타입 구성
  • TensorFlow Extended를 활용하여 엔지니어링 및 변환을 수행하는 방법 학습
  • 데이터 출처 및 계보 메타데이터에 대한 도구 사용, 데이터 수명 주기 생성, 비즈니스 데이터 스키마를 사용하여 데이터 발전 추적 방법 학습

MLOps 인증 교육: CloudxLab

CloudxLab은 이 MLOps 인증 교육 과정을 제공합니다. 일반적으로 기계 학습 모델을 개발하고 구현하고 추적하는 데 필요한 방법, 기술 및 실제 전문 지식을 나타냅니다.

기계 학습 모델을 교육한 후 다음 주요 과제는 더 많은 사용자가 사용할 수 있도록 프로덕션에 배포하고 확장하는 것입니다. 실험적 학습 과정을 통해 도구와 접근 방식을 효율적으로 사용하는 방법을 배우게 됩니다.

기계 학습과 심오한 학습 아이디어를 이해하는 것이 중요하지만 생산 엔지니어링 기술에 대한 확고한 전문 지식도 있어야 합니다. DevOps 기술에 대한 경험을 개발하는 것 외에도 이 과정에서는 머신 러닝 및 딥 러닝 방법에 대해 깊이 탐구합니다. 과정을 마치면 학생들은 다음을 배우게 됩니다.

  • 기계 학습 시스템을 처음부터 끝까지 만듭니다.
  • 프로젝트 범위, 데이터 요구 사항, 모델링 및 배포에 대해 알아보십시오.
  • 모델 훈련 절차를 개선하기 위한 파이프라인 생성
  • 여러 머신 러닝 및 딥 러닝 기술을 사용하여 비즈니스 문제를 해결하는 방법을 배웁니다.
  • Spark MLlib를 사용하여 분산 모델 교육에 적합
  • CI/CD 파이프라인을 활용하여 기계 학습 모델을 실제 세계에 배포
  iPhone, iPad 및 Mac에서 iCloud Drive 폴더를 공유하는 방법

공인 MLOps 교육 과정: 360 DigiTMG

이 MLOps 과정은 기계 학습 모델을 대규모로 배포하는 방법을 다룹니다. 교육은 컨설팅 프로젝트를 수행하고 실제 환경에서 기계 학습 프로젝트를 구현하려고 시도하는 동안의 불만족에서 비롯된 것입니다.

ML 엔지니어는 프로젝트에서 작업하는 동안 코드 “운영화” 및 “생산화”와 같은 다양한 문제에 직면합니다. 다른 소프트웨어 엔지니어링 프로젝트와 같은 플랫폼이나 권장 사항 집합이 없기 때문에 많은 엔지니어에게 ML 모델을 빠르고 효과적으로 배포하는 것은 매우 어렵습니다.

이 과정은 다음을 가르칩니다.

  • 데이터 과학 분야의 MLOps 수요
  • Docker 및 컨테이너화의 이점에 대해 알아보기
  • TensorFlow Extended(TFX) 및 그 많은 부분에 대해 알아보기

AWS의 MLOps 엔지니어링

AWS에서 제공하는 이 MLOps 과정은 AWS 기반 MLOps 엔지니어링의 도움으로 ML 모델을 교육 및 배포하는 동안 DevOps 스타일 절차를 배우고 적용하는 데 도움이 됩니다.

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

교육 과정이 끝나면 비즈니스를 위한 MLOps 실행 계획을 작성하는 방법을 알게 되어 공부에서 실천으로 이어집니다.

AWS를 사용한 MLOps 전문 인증서: EdX

이 EdX 과정은 ML 애호가를 위한 또 다른 좋은 옵션입니다. Amazon Web Services를 사용한 기계 학습 작업 과정을 통해 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학 기능을 통합하여 기계 학습 모델을 배포하는 방법을 배웁니다.

AI 모델을 구현하는 대부분의 노동에는 모델 개발이 포함되지 않습니다. 커리큘럼에서는 데이터 과학자와 협력하고 데이터에서 학습하고 예측을 생성할 수 있는 기계 학습 모델을 구현하는 방법을 소개합니다. 이 절차는 일반적으로 자동화됩니다. 따라서 MLOps 및 AI 엔지니어링 전문 지식이 필요합니다.

더 많은 것을 추가하기 위해 이 과정은 들어오는 데이터 및 결정 출력과 같은 여러 작업 지점을 감시하기 위해 파이프라인을 구성하는 방법을 배우는 데 도움이 됩니다.

MLOps 과정 인증: igmGuru

igmGuru의 이 MLOps 과정은 참가자에게 대량 생산을 위한 기계 학습 모델을 만드는 방법을 가르치는 것을 목표로 합니다.

개인은 기계 학습을 위한 다양한 도구와 생산 기술을 사용하는 향상된 교육을 받습니다. 이 과정은 AI 분야에서 성공적인 경력을 보장하는 데 필수적인 과목 역량을 개발하는 데 필요한 MLOps 기초에 대한 필수 노출을 제공합니다.

MLOps 기초: PluralSight

PluralSight의 이 과정은 ML 통합 시스템을 배포, 평가, 모니터링 및 운영하기 위한 표준 기계 학습 사례에 대한 심층 지식을 제공하는 데 중점을 둡니다.

다양한 머신 러닝 운영 도구가 과정 중에 학생들에게 소개됩니다. 이러한 도구의 사용을 이해하는 것 외에도 교육생은 이러한 도구를 사용하는 표준 접근 방식을 더 배우게 됩니다. 이 과정은 전문가가 ML 시스템을 비즈니스 프로세스와 통합하는 데 도움이 됩니다.

그럼에도 불구하고 훈련생은 ML 시스템을 테스트하고 모니터링하여 성능을 개선하고 기술적 결함을 제거하는 방법을 더 배우게 됩니다. PluralSight는 이 온라인 과정의 무료 평가판을 제공합니다. 무료 버전이 마음에 들고 과정을 계속하려면 프리미엄 버전을 구입하십시오. 무료 평가판은 10일 동안 진행되며 과정의 입문 섹션만 포함합니다.

결론

머신 러닝(ML)은 기계를 더 똑똑하고 스스로 지속 가능한 의사 결정을 내리는 최첨단 기술입니다. 과거에는 기계가 사람의 입력에 따라 작동했습니다. 그러나 ML 통합 시스템은 사람의 개입 없이 독립적으로 수행할 수 있으며 데이터 및 학습을 분석하여 시간이 지남에 따라 성능을 지속적으로 개선합니다.

따라서 데이터 과학 분야에 진출하려면 ML Operations(MLOps)를 배우는 것이 필수적입니다. MLOps 과정을 통해 ML 운영의 기초를 배우고 의심과 오해를 풀 수 있습니다. 그것은 또한 당신이 당신의 꿈의 직업을 얻고 적절하게 벌 수 있도록 도울 것입니다.

따라서 위의 목록에서 좋은 MLOps 과정을 선택하고 등록하고 학습을 시작하십시오.