기계 학습 솔루션 설계
Azure에는 기계 학습 모델을 학습하고 사용하는 다양한 옵션이 있습니다. 시나리오에 가장 적합한 서비스는 수많은 요인에 따라 달라질 수 있습니다. 기계 학습 모델을 사용하려는 경우 중요한 요구 사항을 파악하는 방법과 어떤 서비스를 언제 사용해야 하는지 알아봅니다.
사전 요구 사항
없음
이 학습 경로의 모듈
기계 학습 프로젝트에 사용되는 학습 데이터를 위한 데이터 수집 솔루션을 설계하는 방법을 알아봅니다.
기계 학습 프로젝트를 위한 모델 학습 솔루션을 설계하는 방법을 알아봅니다.
모델 배포 솔루션을 설계하는 방법과 배포된 모델의 요구 사항이 모델 학습 방식에 어떤 영향을 줄 수 있는지 알아봅니다.
개발에서 프로덕션으로 모델을 가져오는 기계 학습 작업 또는 MLOps에 대해 알아봅니다. 프로덕션용 모델을 준비할 때 모니터링 및 재학습 옵션을 식별합니다.