MLOps 마스터하기: 머신러닝 운영의 모든 것

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씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

이 책은 MLOps의 모든 측면을 포괄적으로 다루며, 머신러닝 모델의 운영 및 관리에 필요한 필수 지식을 제공합니다. 데이터 파이프라인 구축부터 모델 배포, 지속적 통합 및 배포(CI/CD), 모니터링, 자동화까지 다양한 주제를 심도 있게 탐구합니다. 클라우드 환경에서의 컨테이너 활용, Kubernetes를 통한 확장성 있는 시스템 구축, DevOps와의 통합을 통해 데이터 과학 프로젝트의 효율성을 극대화합니다. 또한, 실험 관리, 버전 관리, 협업을 통해 팀 간의 원활한 협력을 지원하며, 성능 최적화와 리소스 관리, 보안 및 스케일링 전략을 통해 안정적이고 확장 가능한 머신러닝 운영을 실현합니다. MLOps를 마스터하고자 하는 모든 이들에게 필독서가 될 것입니다.

목차

"MLOps 개요와 중요성
머신러닝 생명주기 이해
MLOps의 기초 개념
데이터 파이프라인 설계하기
모델 배포 전략
지속적 통합(CI) 접근법
지속적 배포(CD) 실천하기
모니터링의 중요성
자동화 도구와 기법
클라우드 환경에서의 MLOps
컨테이너 기술의 활용
Kubernetes로 관리하기
DevOps와 MLOps의 융합
데이터 과학자와 엔지니어의 협업
실험 관리의 베스트 프랙티스
모델 버전 관리 기법
성능 최적화를 위한 전략
리소스 관리와 할당
보안 강화 방안
스케일링 모델과 인프라
데이터 품질 관리
MLOps 도구 비교
모델 서빙 아키텍처
A/B 테스트와 실험 설계
ML 모델의 재교육
효율적인 로그 관리
문서화의 중요성
팀워크와 커뮤니케이션
프로젝트 관리 방법론
성공적인 MLOps 사례 연구
윤리적 AI와 MLOps
데이터 거버넌스 프레임워크
모델 진단 및 평가
비용 최적화 전략
오픈 소스 도구 활용하기
서버리스 아키텍처와 MLOps
MLOps의 미래 전망
AI/ML 규제 준수
지속 가능한 MLOps 구축
고급 기능 엔지니어링
데이터 시각화 및 보고
성능 모니터링 도구
리포지토리 관리와 Git 활용
팀의 역량 강화
MLOps 교육과 훈련
사례 기반 학습
CICD 파이프라인 구축
테스트 자동화 및 품질 보증
모델 해석 가능성 향상
AI 프로젝트의 ROI 측정
산업별 MLOps 적용 사례
MLOps 프레임워크 선택 가이드"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.