May 2025
Beginner to intermediate
410 pages
6h 26m
Korean
Overview
이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: translation-feedback@oreilly.com
소규모 스타트업이든 다국적 기업이든, 이 실용적인 책은 데이터 과학자, 소프트웨어 및 사이트 신뢰성 엔지니어, 제품 관리자, 기업 소유주들이 조직 내에서 머신러닝을 신뢰성 있게, 효과적으로, 그리고 책임감 있게 운영하고 구축하는 방법을 보여줍니다. 생산 환경에서의 모델 모니터링부터 제품 조직 내에서 잘 조정된 모델 개발 팀을 운영하는 방법까지, 모든 것에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
저자이자 엔지니어링 전문가인 Cathy Chen, Kranti Parisa, Niall Richard Murphy, D. Sculley, Todd Underwood 및 특별 게스트 저자들은 머신 러닝에 SRE 사고 방식을 적용하여 효율적이고 신뢰할 수 있는 ML 시스템을 운영하는 방법을 소개합니다. 수익 증대, 의사 결정 최적화, 문제 해결, 고객 행동의 이해 및 영향력 행사 등 어떤 목표를 가지고 있든, 큰 그림을 놓치지 않고 일상적인 ML 작업을 수행하는 방법을 배울 수 있습니다.
다음 내용을 살펴보게 됩니다:- 머신러닝(ML)이란 무엇인가: 작동 원리와 의존 요소
- ML의 '루프'가 어떻게 작동하는지 이해하기 위한 개념적 프레임워크
- 효과적인 생산화(Productionization)가 ML 시스템을 쉽게 모니터링, 배포, 운영 가능하게 만드는 방법
- ML 시스템이 생산 환경에서의 문제 해결을 어렵게 만드는 이유와 이에 대응하는 방법
- ML, 제품, 생산 팀이 효과적으로 소통하는 방법
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