책 이미지
책 정보
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 자료구조/알고리즘
· ISBN : 9791161756134
· 쪽수 : 304쪽
· 출판일 : 2022-02-28
책 소개
목차
Chapter 1. 시작하기: 데이터 분석
__소개 및 전제
__신용카드 데이터세트
__데이터세트 적재
__정상 데이터 및 부정 데이터
__플로팅
__요약
Chapter 2. 모델 구축
__소개
__scikit-learn
__데이터 프로세싱
__모델 학습
__모델 평가
__모델 검증
__PySpark
__데이터 처리
__모델 학습
__모델 평가
__요약
Chapter 3. MLOps는 무엇인가?
__소개
__MLOps 구축
__수동 구현
__지속적인 모델 전달
__파이프라인의 지속적인 통합/지속적인 전달
__구축에 대한 회고
__파이프라인 및 자동화
__파이프라인 진행 여정
__모델 선택
__데이터 전처리
__학습 프로세스
__모델 평가
__모델 검증
__모델 요약
__MLOps 구현 방법
__요약
Chapter 4. MLFlow 소개
__소개
__사이킷런(Scikit-Learn)을 활용한 MLFlow
__데이터 처리
__MLFlow를 통한 학습 및 평가
__MLFlow 실행 로깅 및 확인
__로깅된 모델 적재
__MLFlow를 사용한 모델 검증(파라미터 튜닝)
__파라미터 튜닝 - Guided Search
__MLFlow 및 기타 프레임워크 TensorFlow 2.0을 사용한 MLFlow(Keras)
__데이터 처리
__MLFlow 실행 - 학습 및 평가
__MLFlow 모델 적재
__PyTorch를 사용한 MLFlow
__데이터 처리
__MLFlow 실행 - 학습 및 평가
__MLFlow UI - 실행 체크
__MLFlow 모델 적재
__PySpark 을 사용하는 MLFlow
__데이터 처리
__MLFlow 실행 - 학습, UI 및 MLFlow 모델 적재
__로컬 모델 서빙 모델 배포
__모델 쿼리
__스케일링 없는 쿼리
__스케일링을 사용한 쿼리
__배치 쿼리
__요약
Chapter 5. AWS에 배포
__소개
__AWS 구성
__AWS SageMaker에 모델 배포
__예측하기
__모델 전환
__배포된 모델 제거
__요약
Chapter 6. Azure에 배포
__소개
__Azure 구성
__Azure에 배포(개발 단계)
__예측하기
__운영 환경에 배포
__예측하기
__자원 정리하기
__요약
Chapter 7. Google에 배포
__소개
__Google 구성
__버킷 스토리지
__가상 머신 구성
__방화벽 구성
__모델 배포 및 쿼리
__배포 업데이트 및 제거
__자원 정리하기
__요약
Appendix. Databricks
__소개
__Databricks에서 실험 실행
__Azure에 배포
__워크스페이스에 연결
__모델 쿼리
__MLFlow 모델 레지스트리
__요약
