Azure Machine Learning 작업 영역 및 자산 시작하기

강력한 환경을 구축하는 것은 모든 데이터 과학 프로젝트에서 가장 중요하고 첫 번째 단계입니다. Azure Machine Learning은 데이터, 컴퓨팅 리소스 및 실험을 관리할 수 있는 중앙 집중식 작업 영역을 제공하지만, 핵심 자산을 탐색하는 것은 처음에는 어렵게 느껴질 수 있습니다.

이 텍스트 기반 과정은 Azure Machine Learning의 기본 구조를 안내합니다. 작업을 구성하고, 데이터를 보호하며, 모델 학습 및 배포를 위한 컴퓨팅 성능을 준비하는 방법을 이해하여 클라우드 기반 AI 프로젝트에서 효과적으로 협업할 수 있도록 준비합니다.

학습 내용:
- Azure Machine Learning 작업 영역의 핵심 아키텍처와 기본 구성 요소 이해
- 컴퓨팅 인스턴스 및 클러스터를 포함한 클라우드 컴퓨팅 리소스 구성 및 관리
- 재현 가능한 실험을 위한 데이터 자산, 데이터 저장소 및 환경 등록 및 추적
- 최신 통합 MLflow 추적 패턴을 사용하여 모델 메트릭 및 매개변수 추적
- 엔드투엔드 머신 러닝 워크플로를 자동화하기 위한 파이프라인 자산 구성
- 실시간 추론을 위해 학습된 모델을 클라우드 엔드포인트에 배포

기본적인 클라우드 머신 러닝 용어와 작업 영역 설정을 살펴본 후, 데이터, 컴퓨팅 및 모델 자산을 구성하는 단계별 가이드를 진행합니다. 자료는 초기 리소스 프로비저닝부터 활성 머신 러닝 실험 관리까지 논리적으로 구성되어 있습니다.

이 과정은 Azure Machine Learning을 처음 접하는 데이터 과학자, 클라우드 엔지니어 및 개발자를 위해 설계되었습니다. 사전 클라우드 경험은 필요하지 않지만, 머신 러닝 개념에 대한 기본적인 이해가 있으면 도움이 됩니다.

오늘부터 읽기를 시작하여 클라우드 기반 머신 러닝의 필수 구성 요소를 마스터하세요.