Course Outline

소개

Azure Machine Learning (AML) 기능 및 아키텍처 개요

AML(Azure Machine Learning Pipelines)에서 끝까지 완료하는 워크플로우 개요

클라우드에서 가상 머신 프로비저닝

확장 고려 사항(CPU, GPU 및 FPGA)

Azure Machine Learning Studio 탐색

데이터 준비

모델 구성

모델 학습 및 테스트

학습된 모델 등록

모델 이미지 구성

모델 배포

프로덕션 환경에서 모델 모니터링

문제 해결

요약 및 결론

Requirements

  • 머신러닝 개념에 대한 이해.
  • 클라우드 컴퓨팅 개념에 대한 이해.
  • 컨테이너(Docker)와 오케스트레이션(Kubernetes)에 대한 일반적인 이해.
  • Python 또는 R 프로그래밍 경험이 도움이 됩니다.
  • 명령 줄을 사용하는 경험.

대상 독자

  • 데이터 사이언스 엔지니어
  • 머신러닝 모델 배포에 관심이 있는 DevOps 엔지니어
  • 머신러닝 모델 배포에 관심이 있는 인프라 엔지니어
  • 머신러닝 기능을 애플리케이션에 자동으로 통합하고 배포하려는 소프트웨어 엔지니어
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

회원 평가 (2)

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