[Serving] Model Serving
Model Serving 의 대표적인 종류에 대해 알아보자.
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ML/AI 서비스를 간단하게 구현할 수 있는 Streamlit 에 대해 알아보자.
VIT 에 대해 알아보자.
ML/AI 서비스를 개발하면서 발생할 수 있는 디버깅 case 를 알아보자.
ML/AI 서비스를 개발하는데 필요한 소프트웨어 엔지니어링에 대해 간략히 알아보자.
MLE, MAP, Bayesian 의 차이를 짚어보자.
Bayesian Optimization 에 대해 알아보자.
Transformer 에 대해 먼저 간략히 알아보자.
RandomForest, XGBoost, LGBM, Catboost 에 대해 알아보자.
Bagging 에 대해 알아보자.
ML/AI 웹서비스를 만드는데 사용되는 FastAPI 에 대해 알아보자.
PCA 에 대해 알아보자.
Ensemble Learning 의 기본 이론이 되는 Bias-Variance Decomposition 에 대해 알아보자.
Docker 에 대해 알아보자.
대표적인 ML 라이브러리인 Scikit-learn 에 대해 정리해보자.