ByeongJu Choi

FeatureStore

[MLOps] Feature Store

실시간 머신러닝의 데이터 신선도, 속도, 정확성 문제를 해결하는 피쳐 스토어. 훈련과 서빙 환경의 피쳐를 일관되게 관리하여 신뢰도 높은 AI 서비스를 가능하게 합니다.

Apache Spark

[MLOps] 대용량 데이터셋을 다루는 여러가지 도구(Spark, Kafka, Flink)

Apache Spark, Kafka, Flink를 이용해 대규모 데이터와 실시간 스트림을 빠르고 안정적으로 처리하여 비즈니스 가치를 만드는 핵심 기술을 알아봅니다.

Network

[Network] 계층별 장비 정리

네트워크 계층 별 장비를 확인하고, 특징을 정리하였습니다.

Pandas

[MLOps] 소규모 및 중규모 데이터 처리

Pandas는 소규모 데이터 변환에 최적화된 라이브러리입니다. 결측치 처리, 중복 제거, 집계 등 기능으로 지저분한 데이터를 정제하고 분석 효율을 높여줍니다.

데이터정제

[MLOps] Data Cleaning & Data Transformation

데이터 품질은 신뢰도 높은 분석의 핵심입니다. 데이터 정제와 표준화를 통해 분석의 정확성을 확보하고, 가치 있는 비즈니스 인사이트를 도출하는 방법을 제시합니다.

DataLake

[MLOps] DataLake

데이터 레이크는 모든 데이터를 원본 그대로 저장하는 중앙 저장소입니다. 분산된 데이터를 통합하여 고급 분석과 머신러닝 모델 개발의 핵심 기반으로 활용할 수 있습니다.

ETL

[MLOps] Data Ingestion - ETL

CRM, 데이터베이스 등 여러 시스템에 흩어진 데이터를 ETL 프로세스로 통합하여, 비즈니스 분석과 의사결정에 활용하는 방법을 알아봅니다.

ML모델

[MLOps] Data Collection & Preparation

고객 데이터를 분석하는 ML 예측 모델로 개인화된 경험을 제공하세요. 정확한 데이터 준비는 고객 유지와 수익 증대의 핵심입니다.

mlops

[MLOps] MLOps Architecture

MLOps는 머신러닝 모델 개발부터 배포, 운영까지 전체 수명 주기를 자동화합니다. 복잡한 과정을 간소화하여 안정적이고 효율적인 AI 서비스 운영을 지원합니다.

mlops

[MLOps] MLOps를 위한 올바른 도구 찾기

MLOps 파이프라인 구축에 필요한 핵심 도구 모음입니다. 모델 배포부터 관리까지 전 과정을 자동화하여 운영 효율성과 재현성을 높일 수 있습니다.

mlops

[MLOps] CI / CD / CT / CM

MLOps의 핵심인 CI/CD/CT/CM을 통해 머신러닝 모델의 개발, 배포, 학습, 모니터링 전 과정을 자동화하고 안정적으로 운영하는 방법을 소개합니다.

mlops

[MLOps] LifeCycle

MLOps는 머신러닝 모델의 전체 생애주기를 체계적으로 관리하는 프레임워크입니다. 이를 통해 복잡한 ML 프로젝트를 효율화하고 지속적인 성능 개선을 지원합니다.