Analytics Vidhya에서 MLOps 학습을 위한 대략적인 학습 경로(Learning Path)를 정리한 글이 유용해보여 공유드립니다.
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MLOps란 무엇인가요?
- 시장 성장: 2027년까지 글로벌 MLOps 시장이 59억 달러에 이를 것으로 예상되며, 중요한 커리어 분야로 자리 잡고 있습니다.
- ML 개발 및 배포의 통합: MLOps는 ML 응용 프로그램 개발과 시스템 배포 및 운영을 통합하는 문화 및 실천으로, ML 수명 주기 전반에 걸쳐 프로세스를 자동화하고 표준화합니다.
2024년 MLOps 학습 경로: 개요
사전 요구 사항(Prerequisites)
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프로그래밍 언어(가급적 Python)에 능숙해야 합니다.
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데이터 정리, 가공 및 탐색적 데이터 분석(EDA: Exploratory Data Analysis)을 포함하여, 데이터에 대한 전반적인 이해가 있어야 합니다.
(Python 라이브러리인 Pandas, Numpy, Matplotlib 사용)
1분기: 오프라인 모델 개발 및 배포 ( Offline Model Development and Deploymen)
- 주요 영역: 기본 MLOps 지식, 버전 관리, 모델 버전 관리(MLflow, DVC 또는 Neptune과 같은 도구 사용), 모델 패키징 및 모델 서빙.
2분기: 온라인 모델 배포 및 클라우드 플랫폼 ( Online Model Deployment and Cloud Platforms)
- 주요 영역: 클라우드 플랫폼 기초(AWS, GCP, Azure, Heroku), Docker, 클라우드 모니터링 및 로깅, ML을 위한 지속적 통합 및 배포(CI/CD).
3분기: NLP 또는 CV를 위한 MLOps 구현 (MLOps Implementation for NLP or CV)
- 주요 영역: 자연어 처리(NLP) 또는 컴퓨터 비전(CV) 중 선택, 데이터 관리, 모델 교육 및 배포, 모니터링 및 평가. 프로젝트에는 소셜 미디어를 위한 실시간 감정 분석(NLP) 또는 진단을 위한 의료 이미지 이상 탐지(CV)가 포함됩니다.
결론:
- 포트폴리오 구축 및 이력서 및 LinkedIn에 프로젝트 전시가 중요합니다. AI/ML Blackbelt Plus 프로그램과 같은 커뮤니티 및 프로그램을 통해 지속적인 학습 기회가 제공됩니다.
MLOps에 대한 추가 정보
- 정의 및 중요성: MLOps는 CI/CD, 품질 보증 및 머신 러닝 모델 생산에 중점을 둔 종단 간 기계 공학 프레임워크입니다. 결함을 줄이고, 배송을 최적화하며, 예측을 개선합니다.
- 혜택: MLOps는 ML 모델 개발 및 배포에서 효율성, 확장성을 향상시키고 위험을 줄입니다.
- 프로세스 및 모범 사례: ML 모델을 효율적으로 구축하고 운영하기 위한 도구, 방법론 및 반복 프로세스를 포함합니다.
이 구조화된 학습 경로를 따르면 학생들은 이 진화하는 분야에서 번창할 필요한 기술과 지식을 갖춘 유능한 MLOps 전문가로 전환할 수 있습니다.