실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 Codex
미쿡엔지니어
ChatGPT만 쓰던 개발자에서 AI 에이전트를 다루는 개발자로. Codex의 Rules, Hooks, Skills, MCP를 활용해 코딩 생산성을 극대화하는 실전 활용법을 배웁니다.
입문
인공지능(AI), Python, codex
ML 실험 관리, 아직도 수작업으로 하시나요? 🤔 MLflow로 실험 추적부터 모델 배포까지 자동화하고, 개발 생산성을 확 끌어올려 보세요! 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어라면 필수 스킬 💡 지금 바로 시작하세요! 🚀
수강생 244명
난이도 입문
수강기한 무제한





삼성
임직원들도 이 강의를 듣고 있어요!





삼성
임직원들도 이 강의를 듣고 있어요!
먼저 경험한 수강생들의 후기
5.0
성현
중반 정도 듣고 강의평을 남깁니다. MLflow 사용에 있어서 중요한 부분들을 친절하게 잘 설명해주셔서 인상깊습니다. 나머지 강의 부분도 잘 듣고 업무에 활용해야겠네요. 좋은 강의를 저렴한 가격에 제공해주셔서 감사합니다.
5.0
mg.jung
좋아요
5.0
jin.kang
좋은 강의 감사합니다
모델 버전 관리
모델 파이프라인 최적화
ML 워크플로우 효율화
모델 실험 추적
MLflow는 Uber, Databricks, Microsoft등 여러 기업에서 사용되며, 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어가 효율적으로 모델을 개발하고 배포하는 데 필수적인 도구입니다.
#mlflow, #머신러닝, #mlops, #딥러닝, #인공지능(AI)
✅ MLflow를 활용한 실험 추적 및 관리
✅ 모델 버전 관리 및 배포 자동화
✅ 머신러닝 워크플로우를 효율적으로 운영하는 방법
✅ ML 프로젝트의 재현성과 생산성 향상
모델 실험부터 배포까지 한 방에! MLflow로 머신러닝 워크플로우를 혁신하세요. 🔥
머신러닝을 실제 서비스에 적용하려면 모델의 실험 추적, 성능 비교, 배포 자동화가 필수입니다. 하지만 많은 개발자와 데이터 과학자들이 엑셀로 실험 기록을 남기거나, 모델 버전을 관리하지 않아 혼란을 겪는 경우가 많습니다.
이 강의는 MLflow를 활용하여 실험을 체계적으로 관리하고, MLOps를 통해 효율적인 모델 배포 프로세스를 구축하는 방법을 알려드립니다.
지금 바로 시작해서 ML 실험을 자동화하고, AI 프로젝트 생산성을 극대화하세요! 🚀
MLflow의 핵심 기능을 익혀 실험 추적, 모델 관리, 배포 자동화를 쉽게 구현할 수 있습니다. ML 프로젝트의 효율성과 재현성을 높이는 방법을 실습과 함께 배워봅니다!
MLflow Key features
머신러닝 모델 개발부터 배포까지의 전체 라이프 사이클을 이해하고, 각 단계에서 MLflow를 활용하여 실험 추적, 모델 관리, 및 운영 자동화를 수행하는 방법을 배웁니다.
Machine Learning Life Cycle
요즘 핫한 데이터 과학, 나만의 방식으로 배우고 활용해보세요! 💡
Anaconda, Numpy, Pandas, Scikit-learn 같은 필수 툴로 데이터 분석부터 알고리즘 구현까지 직접 경험!
데이터로 인사이트를 얻고, 문제를 해결하는 법을 쉽고 재미있게 익혀보세요. 🎯
운영 체제 및 버전(OS): macOS, Linux, Windows + Docker
PC 사양
CPU: 4코어 이상
RAM: 8GB
저장공간: 20GB 이상 여유 공간 (Docker 이미지 & 데이터 저장용)
Docker: Docker Desktop 또는 Docker Engine
PDF 강의 자료(각각의 동영상 학습 자료 참고) 및 코드 자료를 제공합니다.
본 강의 실습은 Docker로 환경 설정이 되어 있습니다. Docker에 대해 더 알고 싶으시다면, 제 무료 Docker 강의를 참고해 보시길 추천드립니다. 강의 링크: [https://inf.run/z6G4E]
수강 중 질문이 있다면 편하게 남겨주세요. 다만 제가 미 서부에 있다 보니, 답변까지 시간이 조금 걸릴 수 있습니다.
학습 대상은
누구일까요?
ML 실험을 체계적으로 관리하고 싶은 데이터 사이언티스트
모델 배포와 관리 자동화가 필요한 ML 엔지니어
재현성 높은 ML 워크플로우를 구축하고 싶은 개발자
MLflow를 실무에 적용하고 싶은 AI/ML 실무자
데이터 기반 의사결정을 효율적으로 하고 싶은 사람
선수 지식,
필요할까요?
Python – 기본적인 문법과 라이브러리 사용
Machine Learning – 모델 학습 및 평가 개념 이해
Pandas & NumPy – 데이터 처리 및 분석
인프런인증
25,158
명
수강생
1,412
개
수강평
364
개
답변
4.8
점
강의 평점
32
개
강의
한국에서 끝낼 거야? 영어로 세계 시장을 뚫어라! 🌍🚀
안녕하세요. UC Berkeley에서 💻 컴퓨터 공학(EECS)을 전공하고, 실리콘 밸리에서 15년 이상을 소프트웨어 엔지니어로 일해왔으며, 현재는 실리콘밸리 빅테크 본사에서 빅데이터와 DevOps를 다루는 Staff Software Engineer로 있습니다.
🧭 실리콘 밸리의 혁신 현장에서 직접 배운 기술과 노하우를 온라인 강의를 통해 이제 여러분과 함께 나누고자 합니다.
🚀 기술 혁신의 최전선에서 배우고 성장해 온 저와 함께, 여러분도 글로벌 무대에서 경쟁할 수 있는 역량을 키워보세요!
🫡 똑똑하지는 않지만, 포기하지 않고 꾸준히 하면 뭐든지 이룰수 있다는 점을 꼭 말씀드리고 싶습니다. 항상 좋은 자료로 옆에서 도움을 드리겠습니다
전체
21개 ∙ (2시간 44분)
해당 강의에서 제공:
전체
24개
4.8
24개의 수강평
수강평 19
∙
평균 평점 4.9
5
MLflow를 막연히 알고만 있었는데, 강의를 들으면서 실무에서 어떻게 활용할 수 있을지 감이 잡혔습니다. 구성도 깔끔하고 예제도 잘 되어 있어서 따라가기 쉬웠어요. MLOps에 관심 있는 분들께 강추합니다!
안녕하세요 qiulong Xin님, 시간내서 좋은 리뷰 남겨주셔서 감사합니다!
수강평 1
∙
평균 평점 5.0
5
개념 설명과 실습이 적절합니다. 많은 도움이 됩니다.
안녕하세요 Jongtae Ham님, 시간내서 좋은 리뷰 남겨주셔서 정말 감사합니다! 도움이 되셨다니 정말 기쁘네요!
지식공유자님의 다른 강의를 만나보세요!
같은 분야의 다른 강의를 만나보세요!