유스 케이스 튜토리얼을 사용하여 Cloud Pak for Data로 솔루션을 구현하는 방법을 설명하기 위해 결합된 하나 이상의 유스 케이스를 경험하십시오. 이 학습서는 데이터 액세스, 데이터 품질, 데이터 거버넌스, 데이터 및 AI 라이프사이클 관리의 과제를 해결해야 하는 선도적인 모기지 제공자인 Golden Bank의 사례를 따릅니다.
데이터 정제 또는 모델 빌드와 같은 특정 태스크를 완료하는 방법을 학습하려면 빠른 시작 학습서를 사용하는 것을 고려하십시오. 빠른 시작 학습서를 사용하면 특정 태스크 또는 관련 태스크 세트를 수행하는 방법을 빠르게 학습할 수 있습니다.
유스 케이스 학습서는 유형별로 분류됩니다.
- 데이터 패브릭 학습서 는 데이터 패브릭 유스 케이스 중 하나를 구현하는 방법을 보여줍니다.
- AI 학습서 빌드 및 통제 에서는 통제된 환경에서 모델을 빌드, 배치 및 모니터하는 방법을 보여줍니다.
데이터 패브릭 학습서
데이터 패브릭은 조직이 효율적으로 협업하여 데이터를 사용하여 비즈니스를 개선할 수 있도록 서로 다른 소스 및 통합 도구 세트에서 데이터에 액세스하는 안전하고 일관된 방법을 제공하는 아키텍처입니다.
실행 중인 데이터 패브릭을 보려면 이 동영상을 시청하십시오.
이 비디오는 이 문서의 개념 및 태스크를 학습하기 위한 시각적 방법을 제공합니다.
데이터 패브릭은 각각 특정 목표를 나타내는 유스 케이스로 분할됩니다. IBM Cloud Pak for Data 서비스는 기능과 도구를 제공합니다. 각 유스 케이스에는 하나 이상의 서비스 인스턴스가 필요합니다. 일부 서비스는 여러 유스 케이스에 포함되어 있습니다.
학습서는 유스 케이스별로 그룹화됩니다. 모든 유스 케이스로 시작할 수 있습니다. 각 학습서 그룹은 학습서를 완료하는 데 필요한 자원을 포함하는 샘플 프로젝트를 기반으로 합니다. 자원 허브에서 샘플 프로젝트를 가져옵니다.
각 학습서의 태그는 전문 지식 레벨 (, 또는 ), 필요한 코딩 양 ( 또는 ) 및 학습서가 먼저 완료해야 하는 하나 이상의 다른 학습서의 연속 () 인지 여부를 설명합니다.
데이터 통합
이동하지 않고 모든 데이터에 대한 액세스를 제공합니다.
시나리오: Golden Bank에는 모든 모기지 신청자에 대한 간결하고 사전 처리된 최신 데이터를 전달하는 데이터 파이프라인이 필요합니다. 이를 통해 대출 기관은 의사결정을 내릴 수 있습니다.
시작하려면 이 유스 케이스에 대한 학습서를 클릭하십시오.
- 데이터 통합
데이터를 추출, 필터링, 결합 및 변환합니다. 지시사항 참조
- 외부 데이터 가상화
외부 소스의 데이터 테이블을 가상화하고 결합합니다. 지시사항 참조
- 데이터 복제
소스 및 대상 데이터베이스 간에 거의 실시간으로 연속 복제를 설정합니다. 지시사항 참조
- 데이터 통합으로 AI 파이프라인 조정
데이터를 준비하고 모델을 훈련시키는 엔드-투-엔드 파이프라인을 작성합니다. 지시사항 참조
데이터 거버넌스
이동하지 않고 모든 데이터에 대한 액세스를 제공합니다.
시나리오: Golden Bank에는 모든 모기지 신청자에 대한 간결하고 사전 처리된 최신 데이터를 전달하는 데이터 파이프라인이 필요합니다. 이를 통해 대출 기관은 의사결정을 내릴 수 있습니다.
시작하려면 이 유스 케이스에 대한 학습서를 클릭하십시오.
Master Data Management
신뢰할 수 있는 단일 360도 데이터 보기를 제공합니다.
시나리오: Golden Bank에서 낮은 모기지 이자율을 제공하기 위한 캠페인을 실행하려고 합니다. 데이터 엔지니어로서 IBM Match 360 을 사용하여 고객의 360도 보기를 위한 데이터를 설정, 맵핑 및 모델링해야 합니다.
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- 360도 보기 구성
고객의 360도 보기를 작성하도록 데이터를 설정, 맵핑 및 모델링합니다. 지시사항 참조
AI 튜토리얼 빌드 및 통제
이러한 Cloud Pak for Data 유스 케이스는 AI를 빌드하고 통제하는 도구를 다룹니다. 모든 유스 케이스로 시작할 수 있습니다. 각 학습서 그룹은 학습서를 완료하는 데 필요한 자원을 포함하는 샘플 프로젝트를 기반으로 합니다. 자원 허브에서 샘플 프로젝트를 가져옵니다.
각 학습서의 태그는 전문 지식 레벨 (, 또는 ), 필요한 코딩 양 ( 또는 ) 및 학습서가 먼저 완료해야 하는 하나 이상의 다른 학습서의 연속 () 인지 여부를 설명합니다.
AI 거버넌스
AI를 빌드, 운영 및 통제합니다.
시나리오: Golden Bank에는 고객이 은행의 애플리케이션 처리 비용을 줄이기 위해 모기지를 받을 자격이 있는지 여부를 식별하는 모델이 필요합니다.
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- 모델 빌드 및 배치
모델을 훈련시키고, 배치 영역으로 승격시키고, 모델을 배치하십시오. 지시사항 참조
- 모델 테스트 및 유효성 검증
모델의 정확성, 공정성 및 설명 가능성을 평가하십시오. 지시사항 참조
데이터 사이언스 및 MLOps
모델을 빌드, 배치 및 모니터합니다.
시나리오: Golden Bank는 모든 모기지 신청자에 대한 최신 데이터를 전달하는 데이터 파이프라인을 자동화해야 합니다. 이 데이터 파이프라인은 의사결정에 사용할 수 있습니다.
시작하려면 이 유스 케이스에 대한 학습서를 클릭하십시오.
- 모델 모니터링으로 AI 파이프라인 조정
데이터를 준비하고 모델을 훈련시킨 후 모델의 유효성을 검증하는 엔드-투-엔드 파이프라인을 작성하십시오. 지시사항 참조
- 데이터 통합으로 AI 파이프라인 조정
데이터를 변환하고 모델을 훈련하는 엔드-투-엔드 파이프라인을 작성합니다. 지시사항 참조
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