연습 - 모델 빌드

완료됨

이제 모델을 만들어 보겠습니다. 첫 번째 단계는 데이터 세트를 다운로드하고 Azure 서비스를 만드는 것입니다.

샌드박스 활성화

샌드박스를 활성화하기 위해 로그인하는 과정은 학습 모듈 외부에서 실행됩니다. 로그인하면 자동으로 모듈로 돌아옵니다.

샌드박스를 활성화하려면 다음을 수행합니다.

1. 로그인하여 샌드박스 활성화를 선택합니다. 자격 증명을 입력하여 인증합니다.

2. 메시지가 표시되면 사용 권한 검토를 선택합니다.

   

3. 사용 권한 설정을 확인하고 수락을 선택합니다.

   

샌드박스가 활성화되었습니다. 메시지가 표시되고, 학습 모듈을 계속 진행할 수 있습니다.

데이터 세트 다운로드

기계 학습 모델을 만들려면 가장 먼저 데이터가 필요합니다. Cornell Lab의 NABirds 데이터 세트의 하위 집합을 사용하여 모델을 학습시키겠습니다.

데이터 세트가 포함된 zip 파일을 다운로드합니다.

1. 웹 브라우저에서 GitHub의 데이터 세트로 이동합니다.

2. 다운로드를 선택합니다.

   

   zip 파일이 컴퓨터에 복사되고 다운로드한 파일의 기본 위치에 저장됩니다.

3. 다운로드가 완료되면 파일의 압축을 풉니다. 이후 단계에서 필요하므로 폴더 위치를 기록해 둡니다.

Custom Vision API 리소스 만들기

다음으로 Azure AI Custom Vision에서 API 리소스를 만듭니다.

1. Azure Portal에서 리소스 만들기를 선택합니다.

2. custom vision을 검색합니다. 검색 결과의 Custom Vision 카드에서 만들기를 선택합니다.

   

3. 기본 탭에서 필요한 값을 입력하거나 선택합니다.

   1. Azure 구독을 선택합니다.

   2. 새 리소스 그룹 만들기:

      1. 리소스 그룹 옆에서 새로 만들기 링크를 선택합니다.

      2. 대화 상자에서 BirdResourceGroup을 입력한 다음 확인을 선택합니다.

      

   3. 새 Custom Vision 서비스 리소스의 이름(예: BirdCustomVisionService)을 입력합니다.

   4. 인스턴스 세부 정보 아래에서 다음을 수행합니다.

      1. 지역을 미국 중남부로 설정합니다.

      2. 영숫자 문자 및 하이픈만 사용하여 리소스의 이름을 입력합니다.

   5. 학습 리소스 아래에서 학습 가격 책정 계층을 무료 F0(초당 2 트랜잭션…)으로 설정합니다.

   6. 예측 리소스 아래에서 예측 가격 책정 계층을 무료 F0(초당 2 트랜잭션…)으로 설정합니다.

4. 검토 + 만들기를 선택합니다.

5. 만들기를 선택합니다.

   

배포가 완료되면 리소스 그룹으로 이동을 선택합니다.

이 새 리소스 그룹에는 학습 리소스와 예측 리소스라는 두 개의 리소스가 나열됩니다.