Azure Machine Learning의 기능 이해
Microsoft Azure는 대규모 실험을 실행하여 데이터에서 예측 모델을 학습하고 학습된 모델을 서비스로 게시하기 위한 클라우드 기반 플랫폼인 Azure Machine Learning 서비스를 제공합니다.
Azure Machine Learning은 다음과 같은 특징과 기능들을 제공합니다.
| 특징 | 기능 |
|---|---|
| 자동화된 기계 학습 | 이 기능은 비전문가도 데이터를 활용해 효과적인 기계 학습 모델을 빠르게 만들 수 있도록 지원합니다. |
| Azure Machine Learning 디자이너 | 코딩 작업 없이 기계 학습 솔루션을 개발할 수 있는 그래픽 인터페이스 |
| 데이터 및 컴퓨팅 관리 | 전문적인 데이터 과학자들이 데이터 실험 코드를 대규모로 실행하기 위해 활용할 수 있는 클라우드 기반 데이터 스토리지 및 컴퓨팅 리소스 |
| 파이프라인 | 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어 및 IT 운영 전문가들이 모델 교육, 배포 및 관리 작업을 구성할 수 있는 파이프라인을 정의할 수 있습니다. |
데이터 과학자는 전체 기계 학습 수명 주기 동안 Azure Machine Learning을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 데이터를 수집하고 준비합니다.
- 실험을 실행하여 데이터를 탐색하고 예측 모델을 학습합니다.
- 학습된 모델을 웹 서비스로 배포하고 관리합니다.
소프트웨어 엔지니어는 다음과 같은 방법으로 Azure Machine Learning을 통해 상호 작용할 수 있습니다.
- 자동화된 Machine Learning 또는 Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 기계 학습 모델을 학습시키고 AI 지원 애플리케이션에 통합할 수 있는 서비스로 배포합니다.
- 데이터 과학자와 협업하여 Scikit-Learn, PyTorch 및 TensorFlow와 같은 일반적인 프레임워크를 기반으로 모델을 웹 서비스로 배포하고 애플리케이션에서 모델을 사용할 수 있습니다.
- Azure Machine Learning SDK 또는 CLI(명령줄 인터페이스) 스크립트를 사용하여 전체 애플리케이션 제공 솔루션의 일부로 기계 학습 모델의 버전 관리, 배포 및 테스트를 관리하는 DevOps 프로세스를 오케스트레이션합니다.
참고
자세한 내용은 Azure Machine Learning을 참조하세요.