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머신러닝 알고리즘을 운영하는 데, 문제가 있다고 생각하면 이 책이 도움이 될 것입니다. 이 책은 하나의 문제에 대해서 깊게 다루지는 않습니다. ML Ops를 다양한 시각에 어떤 문제를 고려해야 되는지 폭넓게 다루고 있습니다.

그래서 기존에는 고려하지 못햇던 문제를 이 책을 통해서 발견할 수 있고, 방향성에 대한 힌트를 얻을 수 있습니다.

이 책은 ML Ops의 방향을 세우는 데 필요한 지식을 빠르게 습득할 수 있게 해 줍니다. 한 마디로 판을 읽는데 도움이 됩니다.

MLOps 이해관계자, 모델개발, 사용화준비, 배포, 모니터링과 피드백, 거버넌스까지 모든 영역을 다루고 있습니다. 책의 마지막에는 실제 사례를 몇 개 다루고 있어, 관련된 주제가 있다면 더 도움이 될 것입니다.