에피소드
AutoML을 사용하여 ML Hero가 되는 방법 알아보기
자동화된 ML은 기계 학습의 새로운 분야로, 데이터 과학자가 생산성을 향상시키는 동시에 데이터 과학 지식이 거의 없는 개발자가 학습 알고리즘 선택, 구성 및 하이퍼 매개 변수 튜닝의 복잡성을 이해하지 않고 Machine Learning 모델 및 솔루션을 빌드할 수 있도록 지원합니다. Azure Machine Learning의 기능을 사용하면 데이터 세트와 해결하려는 ML 문제와 같은 몇 가지 구성 매개 변수가 제공되므로 예측을 만드는 데 사용할 수 있는 학습된 고품질 기계 학습 모델을 얻을 수 있습니다. 이 세션에서는 시나리오에 따라 사용할 최상의 방법 및 도구를 식별하면서 자동화된 ML(SDK 및 UI 포함)을 사용하는 방법을 알아봅니다.
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자동화된 ML은 기계 학습의 새로운 분야로, 데이터 과학자가 생산성을 향상시키는 동시에 데이터 과학 지식이 거의 없는 개발자가 학습 알고리즘 선택, 구성 및 하이퍼 매개 변수 튜닝의 복잡성을 이해하지 않고 Machine Learning 모델 및 솔루션을 빌드할 수 있도록 지원합니다. Azure Machine Learning의 기능을 사용하면 데이터 세트와 해결하려는 ML 문제와 같은 몇 가지 구성 매개 변수가 제공되므로 예측을 만드는 데 사용할 수 있는 학습된 고품질 기계 학습 모델을 얻을 수 있습니다. 이 세션에서는 시나리오에 따라 사용할 최상의 방법 및 도구를 식별하면서 자동화된 ML(SDK 및 UI 포함)을 사용하는 방법을 알아봅니다.
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