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[중고] 머신러닝 엔지니어링 WITH 파이썬 (AWS 클라우드에서 구현하는 MLOPS 기반 머신러닝 모델 라이프사이클 관리) - AWS 클라우드에서 구현하는 MLOps 기반 머신러닝 모델 라이프사이클 관리
| 위키북스 데이터 사이언스 시리즈 100 - 앤드루 피터 맥마흔 (지은이),최용 (옮긴이)위키북스2025-04-24
![[중고] 머신러닝 엔지니어링 WITH 파이썬 (AWS 클라우드에서 구현하는 MLOPS 기반 머신러닝 모델 라이프사이클 관리)](https://image.aladin.co.kr/product/36260/4/cover500/k502038626_1.jpg)
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ML옵스를 활용한 실용적 예제로 머신러닝 모델의 프로덕션 수명주기 관리하기!
《머신러닝 엔지니어링 with 파이썬》은 ML옵스(MLOps) 엔지니어와 머신러닝(ML) 엔지니어가 실제 문제에 대한 해결책을 구축하는 것을 돕는 실용적인 안내서다. 이 책은 빠르게 발전하는 이 분야에서 앞서 나가는 데 필요한 기술을 제공한다.
이 책은 예제 중심으로 접근해 기술을 개발하는 데 도움을 주며, 필요한 기술적 개념, 구현 패턴 및 개발 방법론을 다룬다. ML 개발 수명주기의 주요 단계를 탐색하고 모델 훈련 및 재훈련을 위한 표준화된 ‘모델 팩토리’를 만드는 방법을 배운다. CI/CD 개념을 활용하고 다양한 유형의 드리프트를 감지하는 방법도 배운다.
또한 이 책에서는 최신 배포 아키텍처를 실습하고 솔루션 확장 방법을 배운다. 최신 오픈소스 및 클라우드 기반 기술에 중점을 두고 ML 엔지니어링과 ML옵스의 모든 측면을 깊이 다룬다. 여기에는 고급 파이프라인 및 오케스트레이션 기법에 대한 완전히 새로운 접근 방식이 포함되어 있다.
딥러닝, 생성형 AI, LLM옵스를 다루는 장에서는 랭체인, 파이토치, 허깅 페이스와 같은 도구를 사용해 LLM의 강력한 능력을 활용하는 분석 방법을 배운다. 깃허브 코파일럿 등 AI 어시스턴트를 활용해 생산성을 높이는 법을 배우고, 딥러닝 작업의 엔지니어링 고려 사항을 심층적으로 살펴본다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 엔드투엔드 ML 개발 프로젝트의 계획 및 관리
◎ 생성형 AI를 활용하기 위한 딥러닝, LLM, LLM옵스
◎ 파이썬을 이용한 ML 도구의 패키징과 솔루션 확장
◎ 아파치 스파크, 쿠버네티스, 레이 활용
◎ 아파치 에어플로, 젠ML, 쿠브플로를 활용한 ML 파이프라인 구축과 실행
◎ 드리프트 감지 및 재훈련 메커니즘을 솔루션에 통합
◎ 제어 흐름 및 취약점 스캐닝을 통한 오류 처리 개선
◎ AWS를 활용한 ML 마이크로서비스와 배치 프로세스 구축 및 운영
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