Azure Databricks AutoML을 활용한 머신러닝 자동화

처음부터 머신러닝 파이프라인을 구축하는 것은 시간이 많이 걸리고 복잡할 수 있습니다. Azure Databricks AutoML은 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 특성 공학을 자동화하여 이 과정을 간소화합니다. 이 텍스트 기반 코스에서는 Databricks 작업 공간 내에서 직접 자동화된 머신러닝을 활용하여 고품질 모델을 생성하는 방법을 배웁니다. 수동 실험에서 데이터 과학 프로젝트를 가속화하는 자동화되고 추적 가능한 워크플로우로 전환하게 될 것입니다. 학습 내용: - 자동화된 머신러닝의 기본 개념과 Databricks 아키텍처를 이해합니다. - 분류, 회귀, 예측 작업을 위한 AutoML 실험을 구성하고 실행합니다. - 주요 지표를 사용하여 모델 성능을 평가하고 데이터에 가장 적합한 모델을 선택합니다. - 통합된 MLflow 기능을 사용하여 실험을 추적하고 모델 버전을 관리합니다. - 학습된 모델을 실시간 또는 배치 스코어링을 위한 프로덕션 엔드포인트에 배포합니다. 이 코스는 핵심 정의와 작업 공간 설정으로 시작하여 데이터 준비, 실험 실행, 모델 평가 과정을 안내합니다. 마지막으로 모델 등록 및 배포와 같은 필수적인 MLOps 관행을 살펴봅니다. 이 코스는 깊은 프로그래밍 경험 없이 머신러닝 자동화를 시작하려는 데이터 과학자, 분석가, 개발자를 위해 설계되었습니다. 오늘 바로 학습을 시작하여 머신러닝 개발 워크플로우를 간소화하세요.