• Python Streamlit에 대한 글입니다
  • python streamlit tutorial, python streamlit dashboard, python streamlit install, python streamlit vs dash, python dashboard, python streamlit example

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• Google Cloud Platform의 MLOps: Continuous delivery and automation pipelines in machine learning을 번역한 글입니다
  • 키워드 : CI/CD in Machine Learning, Continuous delivery and automation pipelines in machine learning, Continuous integration in Machine Learning, 머신러닝의 지속적인 배포와 지속적 통합, 자동화된 파이프라인

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• Papermill Jupyter Notebook(노트북 파라미터화)에 대한 내용과 Airflow에서 활용하는 방법에 대해 작성한 글입니다
  • jupyter notebook run with parameter, run jupyter notebook with parameters, execute notebook with the custom arguments

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• MLOps NYC19 영상을 정리한 글입니다
• 시청한 영상
  • MLOps in the Newsroom
  • Netflix Presents: A Human-Friendly Approach to MLOps
  • The Architecture That Powers Twitter’s Feature Store
  • Serverless for ML Pipelines from A to Z
  • Deep Learning on Business Data at Uber
  • The Growth and Future of Kubeflow for ML
  • Stateless ML Pipelines: Achieve reproducibility and automation while simplifying the pipeline
• Training session은 영상이 없지만, Review를 통해 간접적으로 내용을 볼 수 있습니다

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• Spring 2019 Full Stack Deep Learning Bootcamp의 영상을 보고 정리한 내용입니다
  • Lab(실습), Guest Lecture는 정리하지 않았습니다

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• MLOps 춘추 전국 시대 정리 자료를 정리한 글입니다
  • 최초 작성했던 글을 2021년 6월에 모두 수정했습니다
  • 키워드 : MLOps, MLOps란, MLOps 정의, MLOps 플랫폼, MLOps 엔지니어, MLOps 뜻, MLOps pipeline, MLOps framework

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