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AI 원리부터 이해하기
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MODULE 18
MLOps·배포
논문·교재·강의를 아래 순서대로 읽으며 개념을 익힙니다.
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자료 순서대로 학습
01
ML 프로젝트 수명 주기: 문제 정의 · 데이터 · 실험 관리 · 재현성 · 배포 준비
수명 주기 · 데이터 누수 실험 · 실험 기록 · 재현성 · ML 기술 부채 · ML Test Score 정리
강의 · 입문자 · 첫 학습 자료
선수 지식 · 학습 · 검증 · 시험 데이터 나누기 · 평가 지표 · 파이썬 기초 · Git 개념(선택)
02
배포 · 서빙 · 모니터링: 지연 시간 · 카나리 · 드리프트 · LLM 앱 운영
p95 지연 · 섀도/카나리 · MLOps 단계 · PSI · KS 손계산 · 개념 드리프트 · LLM 앱 비용
강의 · 준전문가
선수 지식 · ML 프로젝트 수명 주기 · 학습/서빙 불일치 · 누적 분포 · 백분위 · KL 발산 · LLM 서빙 개념(선택)
03
중간 점검: 생성 모델 · 음성 · 그래프 · 시계열 · 해석 가능성 · 안전 · MLOps · 피지컬 AI 15문제
생성 · 음성 · 그래프 · 시계열 · 해석 · 안전 · MLOps · 피지컬 AI 수업을 15문제로 되짚는 점검
강의 · 준전문가
선수 지식 · 생성 모델 총론 · 음성 신호 기초 · 공정성 · 프라이버시 · 모델 모니터링 · 칼만 필터 · PID
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