한줄 요약
ML 애플리케이션의 전체 라이프사이클(설계→개발→배포→반복)을 실습하며 MLOps와 소프트웨어 공학 모범 사례를 익히는 종합 교육 리포지토리입니다.
핵심 기능
단계별 학습: ML 개념을 첫 원리부터 이해하고, 코드로 구현하며 배포까지 연결
모범 사례: 테스팅, 버전 관리, CI/CD 등 소프트웨어 공학 원칙을 ML 파이프라인에 적용
확장성: Python 기반으로 데이터 처리, 학습, 튜닝, 서빙을 손쉽게 확장
MLOps 통합: 트래킹, 테스팅, 서빙, 오케스트레이션 등 MLOps 컴포넌트를 엔드투엔드 시스템에 연결
Dev→Prod: 코드나 인프라 변경 없이 개발에서 프로덕션으로 빠르게 전환
CI/CD: 모듈식 CI/CD 워크플로우로 지속적인 학습과 배포 구현
언제 쓰나
ML 프로젝트를 처음부터 끝까지 실제 운영 환경 수준으로 구축해보고 싶은 개발자
MLOps 파이프라인을 체계적으로 학습하고자 하는 데이터 과학자/엔지니어
대학에서 배운 이론과 산업 현장의 요구 사이 간극을 메우고자 하는 취업 준비생