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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
회원 평가 (2)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Course - Azure Machine Learning (AML)
The Exercises