Azure에서 머신러닝 모델 구축하기

클라우드 기반 머신러닝은 조직이 예측하고 지능형 시스템을 구축하는 방식을 변화시키고 있습니다. 데이터 과학으로 전환하고 싶다면 클라우드 환경을 활용하여 모델을 학습하고 관리하는 방법을 이해하는 것이 필수적인 현대 기술입니다. 이 서면 과정은 머신러닝의 기본 개념을 안내하고 Azure를 사용하여 이를 구현하는 방법을 보여줍니다. 핵심 알고리즘 이해부터 워크스페이스 구성, 모델 학습, 자동화된 워크플로우를 위한 최신 MLOps 기본 사항 탐색까지 진행하게 됩니다. 학습 내용: * 핵심 머신러닝 개념, 용어 및 모델 개발 수명 주기 이해. * 데이터 과학 프로젝트를 위한 Azure Machine Learning 워크스페이스 구성 및 탐색. * 자동화된 머신러닝 및 디자이너 도구를 사용하여 예측 모델 학습 및 평가. * 웹 서비스로 학습된 모델을 배포하여 실시간 예측 수행. * 머신러닝 모델을 관리, 모니터링 및 등록하기 위해 기본 MLOps 원칙 적용. 클라우드 워크스페이스의 실제 구성을 진행하기 전에 기본 머신러닝 이론을 학습하는 것부터 시작합니다. 서면 설명과 실제 코드 스니펫을 통해 실험 실행, 성능 지표 평가 및 프로덕션 준비 모델 방법을 배우게 됩니다. 이 과정은 머신러닝 및 클라우드 환경에 처음 접하는 초보자를 대상으로 하며 사전 데이터 과학 경험이 필요하지 않습니다. 오늘 읽기를 시작하여 클라우드에서 첫 머신러닝 모델을 구축하세요.