데이터 과학 프로젝트 및 클라우드 데이터 레이크/웨어하우스에서 가치 실현 가속화
인공 지능 및 기계 학습은 비즈니스와 업계를 변혁하고 있습니다. 하지만 데이터 관리가 견고하게 이루어지지 않는 대부분의 AI 및 ML 프로젝트는 운영계에 이르기는커녕 잠재적 가치도 제공하지 못합니다.
AI 및 ML 이니셔티브의 성공을 위해 조직에서는 MLOps(기계 학습 운영) 프랙티스를 채택해야 합니다. 백서를 다운로드하여 MLOps가 어떻게 구축, 모델 구축 및 모니터링을 지원하기 위한 프레임워크 역할을 하는지 알아보십시오. 다음과 같은 내용을 알아볼 수 있습니다.
- 데이터 파이프라인 운영이 필수적인 이유
- AI/ML 프로젝트의 각 단계에서 성공하는 방법
- MLOps 프로젝트 흐름의 5단계
