다음 문서는 Azure Machine Learning을 시작하는 데 도움이 됩니다. Azure Machine Learning v2 REST API, Azure CLI 확장 및 Python SDK는 전체 기계 학습 수명 주기를 간소화하고 프로덕션 워크플로를 가속화하도록 설계되었습니다. 이 문서의 링크는 새 기계 학습 프로젝트를 시작하는 경우 권장되는 v2를 대상으로 합니다.
시작하기
Azure Machine Learning에서 작업 영역은 데이터 세트, 모델 및 실험과 같이 사용자가 만드는 모든 것을 구성하고 관리하는 주요 리소스입니다.
- 빠른 시작: Azure Machine Learning 시작
- Azure Portal에서 또는 Python SDK(v2)를 사용하여 Azure Machine Learning 작업 영역 관리
- 작업 영역에서 Jupyter Notebook 실행
- 자습서: 클라우드 워크스테이션에서 모델 개발
모델 배포
대기 시간이 짧은 실시간 기계 학습 예측을 위한 모델을 배포합니다.
자동화된 기계 학습
AutoML(자동화된 ML)은 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화하여 기계 학습 모델 개발을 간소화하는 프로세스를 나타냅니다.
- AutoML 및 Python을 사용하여 회귀 모델 학습(SDK v1)
- Azure Machine Learning CLI 및 Python SDK(v2)를 사용하여 테이블 형식 데이터에 대한 AutoML 학습 설정
데이터 액세스
Azure Machine Learning을 사용하면 로컬 컴퓨터에서 데이터를 가져오거나 기존 클라우드 스토리지 서비스에 연결할 수 있습니다.
기계 학습 파이프라인
기계 학습 파이프라인을 사용하여 ML 프로세스의 여러 단계를 연결하는 워크플로를 빌드합니다.