MLOps6 0. Be a MLOps Specialist 스터디를 소개합니다(feat. 가짜연구소) 안녕하세요. Steve-Lee입니다. 오랜만이네요! 오늘은 제가 가짜연구소에서 빌더로 참여하고 있는 'Be a MLOps Specialist' 스터디를 소개하고자 합니다. MLOps의 전문가가 되기 위한 스터디로 Coursea의 MLOps Specialist 강의를 수강하고 학습한 내용을 바탕으로 매주 일요일 저녁 열띤 스터디를 진행하고 있습니다! 모집공고 (현재는 마감되었습니다) Coursera의 MLOps Specialization Course 4개를 함께 수강하고 MLOps에 대한 기초를 튼튼히 다질 러너분들을 찾고있습니다...!(현재 마감되었습니다) 스터디 목표 MLOps Specialization Course 수료 MLOps 엔지니어링에 대한 필요성과 주요 과제들을 살펴봅니다. 3개월의 과정 동.. 2021. 8. 9. [Course 1] Week 3: Data Definition and Baseline I - Define Data and Establish Baseline 안녕하세요 Steve Lee입니다. MLOps Specialization 첫 번째 Course의 마지막 시간입니다. 첫 번째 강의 마지막 파트 주제는 Data Definition and Baseline 입니다. 이번 시간에는 Define Data and Establish Baseline에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 그럼 시작하겠습니다.🙌 본 포스팅은 Coursera의 MLOps 특화 과정을 학습하며 정리한 정리노트입니다. Define Data and Establish Baseline Why is data definition hard? inconsistence labeling 이번주에는 앞단에 집중해 보도록 하겠습니다. data를 정의합니다 baseline을 정합니다 label과 데이터를 정렬합니다 하나.. 2021. 6. 25. [Course 1] Week 3: Data Definition and Baseline - Overview 안녕하세요 Steve Lee입니다. 어느덧 Coursera의 MLOps Specialization 첫 번째 Course Introduction to Machine Learning in Production의 마지막 시간이 다가왔습니다. 벌써 마지막이라니...! 아쉬움은 잠시 미뤄두고 시작에 앞서 학습 목표 및 파트별 소주제를 살펴보도록 하겠습니다 🙌 본 포스팅은 Coursera의 MLOps 특화 과정을 학습하며 정리한 정리노트입니다. Overview This week is all about working with different data types and ensuring label consistency for classification problems. This leads to establishing a.. 2021. 6. 14. [Course 1] Week 2 - Summary Note: Select and Train a Model 안녕하세요 Steve Lee입니다. Coursera의 MLOps 신규 강좌 학습을 시작한 지 어느덧 2주 차가 되었습니다. 개인적으로 바쁜 한 주였는데요. 2주 차 강의도 열심히 한 번 정리해 보도록 하겠습니다. 그럼 시작하겠습니다.🙌 본 포스팅은 Coursera의 MLOps 특화 과정을 학습하며 정리한 정리노트입니다. Week 2: Select and Train a Model 2주 차 'Select and Train a Model' 시간에는 모델 전략(model stratiges)과 주요 쟁점들(key challenges)에 대해 알아보도록 합니다. 이번 시간에는 Error Analysis, Strategeis to work with different data types 등을 다룹니다. 또한 클래스 불.. 2021. 6. 14. [Course 1] Week 1 - Summary Note: Overview of the ML Lifecycle and Deployment 안녕하세요 Steve Lee입니다. 금주부터 Coursera의 MLOps 신규 강좌 학습을 본격적으로 시작하게 되었습니다. 🙌 본 포스팅은 Coursera의 MLOps 특화 과정을 학습하며 정리한 정리노트입니다. Week 1: Overview of the ML Lifecycle and Deployment 1주차는 machine learning production system의 필요성과 문제점들에 대해 빠르게 학습합니다. 차주에는 지속적으로 변화하는 데이터를 직면하는 환경에서 production system을 배포하고 강건하게 production system을 배포할 수 있는 방안에 대해 살펴봅니다 🙌 학습 목표 Identify the key components of the ML Lifecycle. Def.. 2021. 6. 6. Motivation - Why did I start MLOps? Before we start it... 학습 동기에 대해 조금만 풀자면... 현재 직장에서 Data Specialist로서 업무를 시작하기 앞서 다양한 Training을 받고 있습니다. Data Engineering을 위한 Spark부터 AWS SageMaker, AWS Step Functions, MLflow을 활용한 MLOps까지... 이 중 MLOps는 흥미로운 경험으로 다가왔습니다. 이전에 Naver Deview, NDC, 기타 컨퍼런스 등을 통해 MLOps라는 말만 들어봤을뿐 실제로는 어떤 프로세스로 진행되는지 알지 못했습니다. (제게 MLOps는 마치 머신러닝, 딥러닝의 블랙박스와도 같았습니다) 그런데 우연히 MLOps 교육을 듣게 되었고 해당 코스들을 하나씩 밟아가면서 그 매력에 조금씩 빠져.. 2021. 6. 5. 이전 1 다음
