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-- Title : Azure Studio를 활용한 머신러닝 - 1
-- Reference : Datacenter, https://meetup.devopskorea.org/201908-2/
-- Tag : Azure Studio
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■ Azure ML 스튜디오를 활용한 ML 모델 만들기
회사 비용으로 세미나 참석 후 작성하였습니다.
Azure의 ML 스튜디오를 이용하여 Machine Learning을 이용하여 모델을 만들어보고 만들어진 모델을 이용하는 실습까지 진행됩니다.
## 세부 일정
- 19:00 ~ 19:20 등록
- 19:20 ~ 20:00 Azure AI 둘러보기
- 20:10 ~ 20:50 Data 준비 및 전처리
- 21:00 ~ 21:50 모델 훈련, 평가, 배포
## 등록 안내
일자 : 2019년 8월 21일 (수요일)
일시 : 오후 7:00 ~ 오후 10:00
장소 : 멀티캠퍼스 강의장 (선릉역)
모집인원 : 40명(입금 선착순)
참가비 : 유료(2만원)
대상 : Azure ML 스튜디오를 이용한 모델 만들기에 관심있는 분 누구나
강사 :전미정
시대별 인공지능 머신러닝 딥러닝 도표
인공지능은 머신러닝을 포함하며 머신러닝은 딥러닝을 포함한다.
머신러닝은 문제와 답을 주고 규칙을 찾아냄
좋은 품질의 모델을 만들려면 많은 학습데이터가 필요함
머신러닝의 종류3가지
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지도학습
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비지도학습
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강화학습
지도학습의 대표적인 예에는 분류와 회귀가 있음
개와 고양이로 레이블링된 수많은 사진을 주고 분류하게함
시간에 따른 커피 판매량 회귀 분석
너무나 많은 머신러닝 방법들이 있음
그 중 `딥러닝`은 수 많은 머신러닝 방법중 신경망을 사용하는 방법이다.
머신러닝과 딥러닝의 주요한 차이점
머신러닝 : 피쳐를 사람이 선정해야함
딥러닝 : 피쳐를 추출해냄
데이터 타이타닉 승객들의 생존여부 데이터의 경우 생존 여부가 레이블이 되고
사용자가 학습에 필요한 피처들을 선정할 수 있다.
이번실습은 머신러닝 > 지도학습 > 회귀 문제를 풀어볼 것임
회귀분석 : 독립변수와 종속변수 사이에 인과관계가 존재할 때 그 관계의 통계적 유의미성을 검증하고, 또 그 관계의 정도를 분석하는 것
독립변수에(키,시간,햇빛 노출 시간, 달 위상, 기온) 따른 종속변수(사이즈,소비량,개수, 범죄 수, 물품 수)의 변화
MS Azure 소개
[MS Azure의 로고]
Azure란 ?
하늘색의 라는 뜻으로 GCP나 AWS와 같이 이름만 들어도 알 수 있는 서비스와 달리
클라우드서비스의 의미를 상징적으로 나타냄
`MS Azure Machine Learning Studio`는 코드 없이 그래픽컬하게 머신러닝을 구현할 수 있음
머신러닝은 5가지의 단계가 있다
이번 실습할 데이터는 Walmart 판매량 데이터
[실습]
https://studio.azureml.net에 로그인 한다.
마이크로소프트 계정으로 로그인 합니다.
MS Azure ML Studio를 활용한 실습을 이어서 하겠습니다.
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