Azure Databricks를 활용한 금융 분야 머신러닝 교육 과정

금융 서비스 분야의 ML 소개

• 일반적인 금융 ML 사용 사례 개요
• 규제 산업에서 ML의 이점과 과제
• Azure Databricks 생태계 개요

ML을 위한 금융 데이터 준비

• Azure Data Lake 또는 데이터베이스에서 데이터 인제스트
• 데이터 클리닝, 피처 엔지니어링 및 변환
• 노트북을 활용한 탐색적 데이터 분석(EDA)

ML 모델 훈련 및 평가

• 데이터 분할 및 ML 알고리즘 선택
• 회귀 및 분류 모델 훈련
• 금융 지표를 통한 모델 성능 평가

MLflow를 활용한 모델 관리

• 파라미터 및 메트릭을 활용한 실험 추적
• 모델 저장, 등록 및 버전 관리
• 모델 결과의 재현 가능성 및 비교

ML 모델 배포 및 서빙

• 배치 또는 실시간 추론을 위한 모델 패키징
• REST API 또는 Azure ML 엔드포인트를 통한 모델 서빙
• 금융 대시보드 또는 알림에 예측값 통합

모니터링 및 재훈련 파이프라인

• 새로운 데이터를 활용한 주기적인 모델 재훈련 일정 수립
• 데이터 드립트 및 모델 정확도 모니터링
• Databricks Jobs를 활용한 엔드투엔드 워크플로우 자동화

사용 사례 분석: 금융 리스크 점수화

• 대출 또는 신용 신청을 위한 리스크 스코어 모델 구축
• 투명성 및 컴플라이언스를 위한 예측 설명
• 통제된 환경에서의 모델 배포 및 테스트