Azure Machine Learning 작업 영역 만들기

Azure Machine Learning은 Azure에서 기계 학습 솔루션을 빌드하고 운영하기 위한 클라우드 기반 플랫폼입니다. 데이터 과학자가 데이터를 준비하고, 모델을 학습하고, 예측 서비스를 게시하고, 사용량을 모니터링하는 데 도움이 되는 여러 특징 및 기능을 포함합니다. 해당 특징 중 하나는 ‘디자이너’라는 시각적 인터페이스로, 코드 작성 없이 기계 학습 모델을 학습, 테스트 및 배포할 수 있게 해 줍니다.

Azure Machine Learning 작업 영역 만들기

Azure Machine Learning을 사용하려면 Azure 구독에서 ‘작업 영역’을 만듭니다. 그런 다음 이 작업 영역을 사용하여 데이터, 컴퓨팅 리소스, 코드, 모델 및 기계 학습 워크로드와 관련된 기타 아티팩트를 관리할 수 있습니다.

참고

이 모듈은 Azure Machine Learning 작업 영역을 사용하는 여러 가지 모듈 중 하나입니다. Azure AI 기본 사항 또는 Azure 데이터 과학자 인증을 준비하는 과정에서 이 모듈을 진행하는 경우, 작업 영역을 한 번 만들어 두고 다른 모듈에서 재사용하는 것이 좋습니다. 각 모듈을 완료한 후에는 모듈 끝에 있는 정리 지침에 따라 컴퓨팅 리소스를 중지해야 합니다.

아직 없는 경우 다음 단계에 따라 작업 영역을 만듭니다.

  1. Microsoft 자격 증명을 사용하여 Azure Portal에 로그인합니다.
  2. +리소스 만들기 를 선택하고, ‘Machine Learning’을 검색하고, 다음 설정을 포함하여 새 Machine Learning 리소스를 만듭니다.
    • 구독: ‘Azure 구독’
    • 리소스 그룹: ‘리소스 그룹 만들기 또는 선택’
    • 작업 영역 이름: ‘작업 영역의 고유한 이름 입력’
    • 지역: ‘지리적으로 가장 가까운 지역 선택’
    • 스토리지 계정: ‘작업 영역에 대해 만들 새로운 기본 스토리지 계정’
    • 키 자격 증명 모음: ‘작업 영역에 대해 만들 새로운 기본 키 자격 증명 모음’
    • Application insights: ‘작업 영역에 대해 만들 새로운 기본 Application Insights 리소스’
    • 컨테이너 레지스트리: 없음(‘처음으로 컨테이너에 모델을 배포할 때 자동으로 만들어짐’)
  3. 작업 영역이 만들어질 때까지 기다립니다(몇 분이 걸릴 수 있음). 그런 다음 포털에서 해당 위치로 이동합니다.
  4. 작업 영역의 개요 페이지에서 Azure Machine Learning Studio를 실행(또는 새 브라우저 탭을 열고 https://ml.azure.com으로 이동)한 다음 Microsoft 계정을 사용하여 Azure Machine Learning Studio에 로그인합니다.
  5. Azure Machine Learning Studio에서 왼쪽 상단에 있는 ☰ 아이콘을 설정/해제하면 인터페이스에 다양한 페이지가 표시됩니다. 해당 페이지를 사용하여 작업 영역에서 리소스를 관리할 수 있습니다.

Azure Portal을 사용하여 작업 영역을 관리할 수 있지만 데이터 과학자 및 기계 학습 운영 엔지니어의 경우 Azure Machine Learning Studio에서 작업 영역 리소스를 관리하는 데 특화된 사용자 인터페이스를 이용할 수 있습니다.