Machine Learning Studio(클래식): 알고리즘 및 모듈 도움말
중요
Machine Learning Studio(클래식)에 대한 지원은 2024년 8월 31일에 종료됩니다. 해당 날짜까지 Azure Machine Learning으로 전환하는 것이 좋습니다.
2021년 12월 1일부터 새로운 Machine Learning Studio(클래식) 리소스를 만들 수 없습니다. 2024년 8월 31일까지는 기존 Machine Learning Studio(클래식) 리소스를 계속 사용할 수 있습니다.
- ML Studio(클래식)에서 Azure Machine Learning으로 기계 학습 프로젝트 이동에 대한 정보를 참조하세요.
- Azure Machine Learning에 대한 자세한 정보.
ML Studio(클래식) 설명서는 사용 중지되며 나중에 업데이트되지 않을 수 있습니다.
팁
현재 Machine Learning Studio(클래식)를 사용하거나 평가하는 고객은 ML 모듈 끌어서 놓기 기능과 더불어 확장성, 버전 제어 및 엔터프라이즈 보안을 제공하는 Azure Machine Learning 디자이너를 사용하는 것이 좋습니다.
Machine Learning Studio(클래식)는 예측 모델을 신속하게 만들고 분석 솔루션으로 배포할 수 있게 해주는 클라우드 예측 분석 서비스입니다. 기계 학습 도구는 일반적으로 클라우드 기반 서비스로, 인터넷에 연결된 PC에서 웹 브라우저를 통해 작업할 수 있기 때문에 설정 및 설치에 대한 우려가 없습니다. 자세한 내용은 "Studio(클래식)란?" 문서를 참조하세요.
이 설명서에는 Machine Learning Studio(클래식)에서 사용할 수 있는 모듈에 대한 자세한 기술 및 방법 정보가 포함되어 있습니다.
- Machine Learning Studio(클래식) 작업 영역에 로그인하고 시작하세요.
모듈이란?
Machine Learning Studio(클래식)의 각 모듈은 필요한 입력을 고려하여 독립적으로 실행되고 기계 학습 작업을 수행할 수 있는 코드 세트를 나타냅니다. 모듈은 특정 알고리즘을 포함하거나 누락된 값 대체 또는 통계 분석과 같이 기계 학습에서 중요한 작업을 수행할 수 있습니다.
Studio(클래식)에서 모듈은 다음과 같이 기능별로 구성됩니다.
데이터 입력 및 출력 모듈은 클라우드 원본에서 실험으로 데이터를 이동하는 작업을 수행합니다. 실험을 실행하거나 클라우드 스토리지를 사용하여 실험 간에 데이터를 교환하는 동안 결과 또는 중간 데이터를 Azure Storage, SQL database 또는 Hive에 쓸 수 있습니다.
데이터 변환 모듈은 데이터의 표준화 또는 범주화, 기능 선택, 차원 감소 등 기계 학습에 고유한 데이터에 대한 작업을 지원합니다.
클러스터링, 지원 벡터 머신, 신경망 등의 기계 학습 알고리즘은 적절한 매개 변수를 사용하여 기계 학습 작업을 사용자 지정할 수 있는 개별 모듈 내에서 사용할 수 있습니다. 분류 작업의 경우 이진 또는 다중 클래스 알고리즘 중에서 선택할 수 있습니다.
모델을 구성한 후에는 학습 모듈을 사용하여 알고리즘을 통해 데이터를 실행하고 평가 모듈 중 하나를 사용하여 학습된 모델의 정확도를 측정합니다. 방금 학습한 모델에서 예측을 얻으려면 채점 모듈 중 하나를 사용합니다.
변칙 탐지: Machine Learning Studio(클래식)에는 이러한 작업에 특화된 여러 알고리즘이 포함되어 있습니다.
텍스트 분석 모듈은 다양한 자연어 처리 작업을 지원합니다.
Vowpal Wabbit 지원은 이 확장 가능한 플랫폼을 쉽게 사용할 수 있도록 합니다.
Python 및 R 언어 모듈은 사용자 지정 함수를 쉽게 실행할 수 있도록 합니다. 코드를 작성하고 이를 모듈에 포함시켜 Python 및 R을 실험 서비스와 통합합니다.
OpenCV 라이브러리는 특정 이미지 인식 작업에서 사용할 모듈을 제공합니다.
시계열 분석는 시계열의 변칙 검색을 지원합니다.
통계 모듈은 데이터 과학과 관련된 다양한 숫자 메서드를 제공합니다. 이 그룹에서 상관 관계 방법, 데이터 요약, 통계 및 수학 연산을 찾습니다.
이 참조 섹션에서는 기계 학습 알고리즘에 대한 기술 배경, 사용 가능한 경우 구현 세부 정보 및 모듈의 사용 방법을 보여 주는 샘플 실험에 대한 링크를 찾을 수 있습니다. Azure AI Gallery의 예제를 작업 영역에 다운로드할 수 있습니다. 이러한 예제는 공용입니다.
팁
Machine Learning Studio(클래식)에 로그인하고 실험을 만들면 특정 모듈에 대한 정보를 가져올 수 있습니다. 모듈을 선택한 다음, 빠른 도움말 창에서 추가 도움말 링크를 선택합니다.
기타 기술 참조
| 섹션 | Description |
|---|---|
| 데이터 형식 목록 | 이 섹션에는 학습자 인터페이스 및 데이터 세트에 사용되는 형식을 DataTable 설명하는 참조 항목이 포함되어 있습니다. |
| 예외 목록 | 이 섹션에는 모듈이 일으킬 수 있는 오류(원인 및 해결 방법 포함)가 나와 있습니다. 웹 서비스 API와 관련된 오류 코드 목록은 Machine Learning REST API 오류 코드를 참조하세요. |