Databricks Machine Learning: 모델 구축 및 배포

많은 머신러닝 모델이 실험 단계를 벗어나지 못해 가치를 창출하지 못합니다. Databricks는 데이터 과학과 운영 배포 사이의 간극을 메워주는 통합 플랫폼을 제공합니다. 이 텍스트 기반 과정을 통해 Databricks를 활용하여 전체 머신러닝 수명 주기를 관리하는 방법을 이해하게 됩니다. 여러분은 고립된 코드를 작성하는 수준에서 벗어나 실제 배포가 가능한 확장성 있고 협업 중심적인 ML 파이프라인을 구축하게 될 것입니다. 학습 내용: Databricks 작업 공간의 기본 개념과 협업 노트북 이해; Delta Lake를 사용한 데이터 준비 및 피처 엔지니어링 탐색; Databricks 환경 내의 인기 라이브러리를 사용하여 머신러닝 모델 학습 및 튜닝; 통합된 MLflow 추적을 사용하여 실험 및 매개변수 추적; MLflow 모델 레지스트리를 사용하여 배포를 위한 모델 등록, 버전 관리 및 관리; 확장 가능한 모델 학습 및 기본 파이프라인 자동화를 위한 모범 사례 적용. 이 과정은 필수적인 Databricks 용어와 작업 공간 탐색으로 시작하여 데이터 준비, 모델 학습, 실험 추적 및 수명 주기 관리를 단계별로 안내합니다. 이 과정은 Databricks를 처음 접하고 머신러닝 모델을 운영화하는 방법을 배우고자 하는 데이터 과학자, 분석가 및 소프트웨어 엔지니어를 위해 설계되었습니다. Databricks에 대한 사전 경험은 필요하지 않지만, Python 및 머신러닝 개념에 대한 기본적인 이해가 있으면 도움이 됩니다. 오늘부터 학습을 시작하여 프로덕션 수준의 머신러닝 워크플로우를 구축하는 데 필요한 도구를 마스터하세요.