데이터 과학자를 위한 Azure Machine Learning 기초

클라우드에서 머신러닝 모델을 구축하고 확장하는 것은 현대 데이터 전문가에게 필수적인 기술입니다. 이 과정은 클라우드 기반 데이터 과학을 소개하며, 복잡한 인프라에 얽매이지 않고 모델 개발을 간소화하는 방법을 보여줍니다. 로컬 개발에서 클라우드로 전환하고, 자동화된 머신러닝(AutoML) 및 시각적 파이프라인 도구를 마스터하게 됩니다. 이 텍스트 기반 과정을 마치면 데이터를 준비하고, 모델을 훈련하며, 예측 서비스를 효율적으로 배포하는 방법을 이해하게 될 것입니다. 학습 내용: - 핵심 클라우드 머신러닝 개념과 클라우드 작업 영역 아키텍처를 이해합니다. - 클라우드 기반 컴퓨팅 리소스와 보안 데이터 스토리지를 구성합니다. - Automated Machine Learning을 사용하여 예측 모델을 자동으로 훈련합니다. - 시각적 드래그 앤 드롭 디자이너 도구를 사용하여 엔드투엔드 머신러닝 파이프라인을 구축합니다. - 훈련된 모델을 실시간 예측을 위한 클라우드 서비스로 배포합니다. - 모델 추적 및 책임감 있는 AI 관행을 포함한 기본적인 MLOps 원칙을 적용합니다. 이 과정은 기본적인 클라우드 데이터 개념과 작업 영역 설정으로 시작하여 자동화된 모델 훈련, 시각적 파이프라인 설계 및 배포 전략으로 넘어갑니다. 명확한 서면 설명과 실용적인 단계별 연습을 통해 진행하게 됩니다. 이 과정은 머신러닝을 위해 클라우드의 힘을 활용하고자 하는 예비 데이터 과학자, 분석가 및 개발자를 위해 설계되었습니다. 사전 클라우드 경험은 필요하지 않습니다. 오늘 클라우드 데이터 과학 여정을 시작하고 확장 가능한 예측 모델을 구축하는 방법을 배우십시오.