https://github.com/chiphuyen/dmls-book

Chapter 1. 머신러닝 시스템 개요

Chapter 2. 머신러닝 시스템 설계 소개

Chapter 3. 데이터 엔지니어링 기초

Chapter 4. 훈련 데이터

Chapter 5. 피처 엔지니어링

Chapter 6. 모델 개발과 오프라인 평가

Chapter 7. 모델 배포와 예측 서비스

Chapter 8. 데이터 분포 시프트와 모니터링

Chapter 9. 연속 학습과 프로덕션 테스트

Chapter 10. MLOps를 위한 인프라와 도구

Chapter 11. 머신러닝의 인간적 측면