0 / 0
영어 버전 문서로 돌아가기
자주 묻는 질문(FAQ)
자주 묻는 질문(FAQ)

자주 묻는 질문(FAQ)

Cloud Pak for Data as a Service에 대한 자주 묻는 질문에 대한 응답을 찾습니다.

계정 및 설정

Cloud Pak for Data as a Service

폐기

서비스 플랜 변경사항 및 지원 중단을 참조하십시오.

프로젝트

IBM Cloud Object Storage

IBM Watson Knowledge Catalog

노트북

보안 및 신뢰성

공유 및 협업

IBM Watson Machine Learning

Watson OpenScale

계정 및 설정

어떻게 Cloud Pak for Data as a Service에 가입할 수 있습니까?

Cloud Pak for Data as a Service로 이동하십시오.

다른 지역의 URL에 대해서는 Cloud Pak for Data as a Service를 프로비저닝할 수 있는 지역은 어디입니까?를 참조하십시오.

Cloud Pak for Data as a Service를 무료로 시험 사용해 볼 수 있습니까?

예, Cloud Pak for Data as a Service에 등록하면 무료인 일부 핵심 서비스의 Lite 버전을 자동으로 프로비저닝합니다. 많은 서비스가 무료 Lite 계획을 가지고 있습니다. Cloud Pak for Data as a Service로 이동하십시오.

내 Watson Studio Lite 계획에서 가장 많은 런타임을 얻을 수 있는 방법은 무엇입니까?

Watson Studio Lite 계획은 매월 10 CUH를 허용합니다. CUH 비율이 낮은 환경을 사용하도록 자산을 설정하여 사용 가능한 CUH를 최대화할 수 있습니다. 예를 들어, 노트북 환경 변경을 사용할 수 있습니다. 사용 가능한 환경 및 필수 CUH를 보려면 Watson Studio의 서비스 카탈로그 페이지로 이동하십시오.

Cloud Pak for Data as a Service를 프로비저닝할 수 있는 지역은 어디입니까?

현재 Cloud Pak for Data as a Service 와 Watson Studio, Watson Machine Learning및 Watson Knowledge Catalog 서비스를 다음 IBM Cloud 영역에서 프로비저닝할 수 있습니다.

그러나 댈러스 지역 외의 일부 지역에는 제한사항이 있습니다. 지역 제한사항을 참조하십시오.

IBM Cloud 지역을 참조하십시오.

모든 지역에서 Watson Studio와 함께 사용할 다른 서비스를 프로비저닝할 수 있습니다. IBM Cloud 서비스 작성 및 관리를 참조하십시오.

Watson Studio의 무료 버전을 얻으려면 어떻게 해야 합니까?

Cloud Pak for Data as a Service에 등록하는 경우, 홈 페이지에서 빠른 시작 섹션을 찾고 ML 모델 구축 및 관리를 클릭하십시오. 그런 다음 프로비저닝 Watson Studio를 클릭하십시오. Watson Studio를 프로비저닝하는 옵션이 표시되지 않으면 이미 프로비저닝되었습니다.

또한 서비스 카탈로그로 이동하여 Lite 계획을 프로비저닝할 수 있습니다. 탐색 메뉴를 열고 서비스 > 서비스 카탈로그를 선택한 후 Watson Studio를 선택하십시오. Lite 계획을 작성하기 위한 작성 단추가 표시되지 않으면 이미 Lite 계획이 있습니다.

Watson Studio의 Lite 계획을 하나만 프로비저닝할 수 있습니다. Watson Studio 플랜을 참조하십시오.

또한 IBM Cloud 문서: 자원에 대한 액세스 관리에 설명된 대로 계정의 자원에 대한 적절한 액세스 권한이 필요합니다.

Watson Studio를 프로비저닝하려고 할 때 작성 단추를 사용할 수 없는 이유는 무엇입니까?

계정에 기존 Watson Studio Lite 인스턴스가 있거나 라이센스 계약 선택란을 선택하지 않은 경우 작성 단추를 사용할 수 없습니다.

Watson Studio의 Lite 계획이 있는 경우 하나의 서비스 인스턴스만 작성할 수 있습니다. 자원 목록 페이지의 IBM Cloud 콘솔에서 기존 서비스를 볼 수 있습니다. 또는 Cloud Pak for Data as a Service에서 탐색 메뉴를 열고 서비스 > 서비스 인스턴스를 선택하십시오.

Watson Studio 플랜을 참조하십시오.

Watson Studio에 액세스할 수 없는 이유는 무엇입니까?

Watson Studio에 액세스할 수 없는 경우 다음 조건을 충족하는지 확인하십시오.

  1. IBM Cloud 계정에 로그인되어 있습니다.

  2. 해당 계정의 경우 Watson Studio 서비스는 IBM Cloud 카탈로그 또는 Cloud Pak for Data as a Service 카탈로그를 통해 프로비저닝됩니다. Watson Studio 서비스 인스턴스는 IBM Cloud 자원 아래 또는 Cloud Pak for Data as a Service의 서비스 인스턴스 아래에 나열됩니다. Watson Studio 가 나열되지 않으면 새 인스턴스를 제공하십시오.

  3. Watson Studio 서비스 인스턴스는 다른 IBM Cloud 계정에 나열될 수 있습니다. 여러 IBM Cloud 계정의 구성원인 경우, 스위치 계정 는 다른 계정으로 서비스 인스턴스를 확인합니다.

  4. Watson Studio에 액세스할 수 있는 올바른 권한이 있는지 확인하십시오. 계정 관리자는 필수 권한을 부여합니다. 역할 및 권한에 대한 설명은 Cloud Pak for Data as a Service 의 역할의 내용을 참조하십시오.

  5. 서비스가 프로비저닝된 지역에 대한 링크를 사용하는 Watson Studio 서비스에 액세스합니다. 현재 사용자 지역에서 사용할 수 없는 기능에 대한 정보는 지역 제한사항 을 확인하십시오. 다음은 각 지역에 대한 Cloud Pak for Data as a Service 에 대한 링크입니다.

지역에 걸쳐 모든 프로젝트 및 카탈로그를 볼 수 없는 이유는 무엇입니까?

일부 오퍼링 플랜의 경우 여러 IBM Cloud 서비스 지역에서 Watson Studio 및 Watson Knowledge Catalog 서비스를 프로비저닝할 수 있습니다. 그러나 프로젝트, 카탈로그 및 데이터는 해당 프로젝트, 카탈로그 및 데이터가 저장된 지역에 한정되며 해당 지역의 서비스에서만 액세스할 수 있습니다. 사용자의 지역을 전환하여 해당 지역에서 프로젝트, 카탈로그 및 데이터를 보아야 합니다.

업그레이드는 어떻게 합니까?

Cloud Pak for Data as a Service 또는 Cloud Pak for Data as a Service에서 작성한 서비스를 업그레이드할 준비가 되면, 작업 또는 데이터를 잃지 않고 대신 업그레이드할 수 있습니다.

서비스를 업그레이드하려면 IBM Cloud 계정의 소유자 또는 관리자여야 합니다. 서비스 및 Cloud Pak for Data as a Service 업그레이드를 참조하십시오.

서비스 인스턴스를 프로비저닝할 수 있도록 IAM 편집기 역할을 얻을 수 있는 방법

서비스의 인스턴스(예: Visual Recognition 서비스)를 프로비저닝하려고 하면 다음 오류 메시지가 표시될 수 있습니다.

인스턴스 작성에 필요한 권한이 없습니다. IAM 편집기 역할 또는 연산자 역할 이상이 지정되어야 합니다. 계정 소유자에게 문의하여 액세스 권한을 업데이트하십시오.

IAM 편집기 역할을 얻으려면 다음을 수행하십시오.

  1. IBM Cloud 계정 소유자 또는 관리자를 찾으십시오.
  2. 자신에게 리소스 그룹에 대한 IAM 편집자 역할을 지정하도록 요청하십시오.

내 IBM Cloud 계정 소유자는 어떻게 찾습니까?

사용자가 소유하지 않은 IBM Cloud 에 엔터프라이즈 계정 또는 작업이 있는 경우, 카탈로그 또는 다른 역할에 대한 액세스 권한을 계정 소유자에게 요청해야 할 수도 있습니다.

IBM Cloud 계정 소유자를 찾으려면 다음을 수행하십시오.

  1. Cloud Pak for Data as a Service에서 관리 > 액세스(IAM)를 선택하십시오.
  2. 아바타 메뉴에서, 올바른 계정에 있는지 확인하거나, 필요한 경우 계정을 전환하십시오.
  3. 사용자를 클릭하고 옆에 owner 단어가 있는 사용자 이름을 찾으십시오.

역할을 이해하려면 Cloud Pak for Data as a Service의 역할을 참조하십시오. 역할을 판별하려면 사용자 역할 판별을 참조하십시오.

Cloud Pak for Data as a Service

Cloud Pak for Data as a Service란 무엇입니까?

Cloud Pak for Data as a Service는 핵심 IBM Cloud 서비스 세트 및 관련 서비스를 위한 단일 통합 인터페이스를 제공합니다. 핵심 서비스는 Watson Studio, Watson Machine Learning, Watson OpenScale, Watson Knowledge Catalog, Watson Query, DataStage, Match 360및 Cognos Dashboard Embedded입니다. 다른 서비스를 추가하여 데이터를 저장하거나 Watson 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

Cloud Pak for Data as a Service 개요를 참조하십시오.

제품 이름이 Cloud Pak for Data as a Service로 바뀐 이유는 무엇입니까?

Watson Studio, Watson Machine Learning또는 Watson Knowledge Catalog가 있고 Cloud Pak for Data as a Service 서비스 카탈로그의 다른 서비스 (예: DataStage) 가 있으므로 제품 이름이 Cloud Pak for Data as a Service 로 변경되었습니다. 서비스의 기능, 플랜 및 비용은 변경되지 않았습니다.

Watson Studio 및 Watson Knowledge Catalog 서비스와 Cloud Pak for Data as a Service 사이의 관계를 참조하십시오.

Watson Studio와 Cloud Pak for Data as a Service의 차이점은 무엇입니까?

Watson Studio는 단일 서비스인 반면 Cloud Pak for Data as a Service는 Watson Studio를 핵심 서비스 중 하나로 포함하는 서비스 세트입니다. Watson Studio의 기능은 두 경우 모두 동일합니다.

Cloud Pak for Data as a Service 개요를 참조하십시오.

Cloud Pak for Data 4.0과 Cloud Pak for Data as a Service의 차이점은 무엇입니까?

Cloud Pak for Data 4.0는 사용자가 직접 설치 및 유지보수해야 하는 소프트웨어인 반면, Cloud Pak for Data as a Service는 IBM에서 완전히 관리하는 IBM Cloud 서비스 세트입니다.

Cloud Pak for Data 배치 간 기능 차이점을 참조하십시오.

Cloud Pak for Data as a Service의 구독 플랜이 있습니까?

예, Cloud Pak for Data as a Service에는 구독 플랜이 있습니다. Cloud Pak for Data as a Service 구독 계정으로 업그레이드를 참조하십시오.

Cloud Pak for Data as a Service는 어떤 연결을 지원합니까?

Cloud Pak for Data as a Service는 여러 데이터 소스를 지원합니다. 연결 유형을 참조하십시오.

프로젝트

Watson Studio의 새 프로젝트는 어디서 시작합니까?

Cloud Pak for Data as a Service 에 로그인하여 홈 페이지로 이동하십시오. 프로젝트 작성 링크를 클릭하십시오.

탐색 메뉴를 열고 프로젝트 섹션에서 모든 프로젝트 보기를 선택하여 모든 프로젝트를 볼 수 있습니다.

프로젝트 작성에 대한 동영상을 보고 빈 프로젝트와 파일에서 프로젝트를 작성하는 방법을 확인하십시오.

내보낸 .ZIP 프로젝트 파일에서 프로젝트를 작성할 수 없는 이유는 무엇입니까?

.zip 파일에 Watson Studio 프로젝트가 포함되어 있지 않다는 오류가 표시되면 다른 플랫폼에서 .zip 파일을 가져오려고 할 수 있습니다.

선택한 .zip 파일이 Cloud Pak for Data as a Service 프로젝트에서 압축 파일로 내보낸 경우에만 로컬 시스템의 파일에서 프로젝트를 가져올 수 있습니다. IBM Cloud Pak for Data의 프로젝트에서 내보낸 압축 파일을 가져올 수 없습니다.

프로젝트 가져오기를 참조하십시오.

대용량 파일을 프로젝트에 로드하는 방법은 무엇입니까?

Watson Studio에서 프로젝트에 5GB이상의 데이터 파일을 로드할 수 없습니다. 파일이 더 큰 경우 Cloud Object Storage API를 사용하고 여러 파트에서 해당 데이터를 로드해야 합니다. IBM Cloud에서 직접 Cloud Object Storage에 대한 작업을 수행하려면 curl 명령을 참조하십시오.

프로젝트의 Cloud Object Storage에 대형 오브젝트 추가를 참조하십시오.

사용할 도구를 어떻게 선택합니까?

필요한 도구는 데이터 유형, 데이터로 수행하려는 작업 및 원하는 자동화 정도에 따라 다릅니다. 적절한 도구를 찾으려면 도구 선택을 참조하십시오.

새로 작성된 IBM Analytics Engine 서비스에 리소스 키가 없는 이유는 무엇입니까?

Watson Studio 에서 IBM Analytics Engine 서비스를 작성하고 서비스를 Watson Studio 프로젝트와 연관시키려는 경우 선택된 Analytics Engine 서비스에 자원 키가 없음을 알리는 메시지가 표시됩니다.

다음 단계에 따라 Analytics Engine 서비스를 프로젝트와 연관시킬 수 있는 리소스 키를 작성하십시오.

  1. Analytics 엔진 서비스에 대해 IBM Cloud에서 wdp-writer 서비스 인증 정보를 작성하십시오.

    1. IBM Cloud 대시보드의 리소스 목록에서 Analytics Engine 서비스를 선택하십시오.
    2. 서비스 인증 정보를 클릭한 다음 새 인증 정보를 클릭하십시오. 새 인증 정보 wdp-writer의 이름을 지정하고 Writer 역할을 부여한 다음 추가를 클릭하십시오.
  2. 클러스터 신임 정보에서 관리재설정을 클릭하여 클러스터 비밀번호를 재설정하십시오. 표시된 비밀번호를 복사하고 어딘가에 저장하십시오. 사용자 이름은 기본적으로 clsadmin입니다.
  3. Analytics Engine 서비스를 Watson Studio 프로젝트와 연관시키십시오. 프로젝트의 관리 탭에서 서비스 및 통합 페이지를 선택하고 IBM 서비스 섹션을 클릭하십시오. 서비스에 * * 를 선택하십시오.
  4. 기존 탭에서 서비스를 선택하고 사용자 이름 및 비밀번호를 제공하십시오.

이제 프로젝트에서 서비스(예: 노트북 실행)를 선택할 수 있습니다.

참고: 관리자가 클러스터 비밀번호를 재설정하는 경우, 모든 프로젝트에서 연관된 서비스를 삭제하고 클러스터 비밀번호를 재설정한 다음 서비스를 다시 연관시켜야 합니다.

IBM Cloud Object Storage

프로젝트 및 카탈로그에 대해 IBM Cloud Object Storage에 무엇이 저장됩니까?

프로젝트 또는 카탈로그를 작성할 때 IBM Cloud Object Storage를 지정하고 해당 프로젝트 또는 카탈로그 전용 버킷을 작성합니다. 이러한 유형의 오브젝트는 프로젝트 또는 카탈로그용 IBM Cloud Object Storage 버킷에 저장됩니다.

  • 프로젝트 또는 카탈로그에 업로드한 데이터 자산의 파일.
  • 노트북, 대시보드 및 모델과 같은 운영 자산과 연관된 파일.
  • 자산 설명, 태그, 주석 또는 검토와 같은 자산에 대한 메타데이터.

핵심 서비스를 업그레이드할 때 IBM Cloud Object Storage를 업그레이드해야 합니까?

스토리지 공간이 부족한 경우에만 IBM Cloud Object Storage 인스턴스를 업그레이드해야 합니다. 핵심 서비스는 각각 IBM Cloud Object Storage 플랜을 사용할 수 있으며 핵심 서비스 또는 IBM Cloud Object Storage 서비스를 독립적으로 업그레이드할 수 있습니다.

기존 프로젝트에 스토리지를 추가할 수 없거나 새 프로젝트 대화 상자에서 IBM Cloud Object Storage 선택사항을 볼 수 없는 이유는 무엇입니까?

IBM Cloud Object Storage는 이에 대한 관리 권한이 없는 사용자를 위한 추가 단계가 필요합니다. 계정 관리자는 비관리 사용자가 프로젝트를 작성할 수 있게 함이어야 합니다.

관리자 권한이 있고 최신 IBM Cloud Object Storage가 표시되지 않으면 서버 측 캐싱으로 인해 최신 값을 렌더링하는 데 지연이 발생할 수 있으므로 나중에 다시 시도하십시오.

Watson Knowledge Catalog

Watson Knowledge Catalog의 개념

Watson Knowledge Catalog는 클라우드 기반 엔터프라이즈 메타데이터 저장소로, 어디에 있든 구조화된 데이터 및 구조화되지 않은 데이터를 포함하여 지식 및 분석 자산을 카탈로그화하여 데이터 과학 및 AI에서 쉽게 액세스하고 활용할 수 있습니다. 선택된 소스 유형에 대해 Watson Knowledge Catalog는 제공된 연결에서 데이터 자산을 자동으로 검색하고 등록할 수 있습니다. 자산이 카탈로그에 추가되면 자동으로 색인이 작성되고 분류되므로 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 데이터 스튜어드 및 비즈니스 분석가와 같은 사용자가 자산을 쉽게 찾고 이해하고 공유하고 사용할 수 있습니다. AI 기반 검색 및 권장사항은 자산 간의 관계, 자산 사용 방법 및 사용자 간의 사회적 연결에 대한 이해를 기반으로 카탈로그에서 가장 관련성이 높은 자산으로 사용자를 안내합니다.

Watson Knowledge Catalog 는 또한 데이터 및 액세스 정책을 정의하고 적용하여 올바른 데이터가 올바른 사람에게 전달되도록 하는 지능형 및 강력한 통제 프레임워크를 제공합니다.

Watson Knowledge Catalog의 비즈니스 용어를 통해 사용자는 공통 비즈니스 어휘를 작성하고 이를 자산, 정책 및 규칙과 연관시켜 비즈니스 도메인과 기술 자산 사이의 브릿지를 제공할 수 있습니다.

카탈로그와 프로젝트의 차이점은 무엇입니까?

카탈로그는 엔터프라이즈 전체에서 자산을 공유하는 곳입니다. 프로젝트는 보다 작은 팀 내에서 자산에 대한 작업을 수행하는 곳입니다. 엔터프라이즈 카탈로그는 수백 명의 사용자와 공유되는 수천 개의 자산을 가질 수 있습니다. 프로젝트는 협업 팀이 Watson Studio를 사용하여 인공 지능 모델 또는 데이터 준비를 개발하는 것과 같이 특정 목적을 위해 몇 가지 자산에 대해 작업할 수 있도록 설계되었습니다.

어떤 데이터 소스 및 자산 유형이 지원됩니까?

Watson Knowledge Catalog는 클라우드 또는 온프레미스 데이터 소스 유형에 대한 50개 이상의 커넥터를 지원합니다. 연결 유형을 참조하십시오.

Watson Knowledge Catalog는 구조화된 데이터, 구조화되지 않은 데이터, 모델 및 노트북과 같은 다른 자산 유형도 지원합니다.

대용량 파일을 카날로그에 로드하는 방법은 무엇입니까?

Watson Knowledge Catalog에서 카탈로그에 5GB이상의 데이터 파일을 로드할 수 없습니다. 카탈로그에 5GB보다 큰 파일을 추가하려면 IBM Cloud Object Storage에 해당 파일을 업로드한 후 이를 연결된 데이터 자산으로 추가하십시오.

내 데이터를 Watson Knowledge Catalog로 이동해야 합니까?

아니오, 모든 데이터를 기존 저장소에 보관하거나 카탈로그와 연관된 IBM Cloud Object Storage에 로컬 파일을 업로드할 수 있습니다. 선택은 사용자의 몫입니다.

Watson Knowledge Catalog는 자산의 메타데이터만 저장하고 관리합니다.

카탈로그에 보유할 수 있는 최대 자산 수는 얼마입니까?

모든 카탈로그에서 보유할 수 있는 자산의 수는 플랜에 따라 다릅니다.

  • Lite 플랜: 연결 및 무제한 연결 자산 이외의 50개의 자산
  • 표준 계획 (2022년 5월 2일): 무제한 자산
  • 엔터프라이즈 번들 계획 (2022년 5월 2일 시작): 무제한 자산

2022년 5월 02일 이전에 계획을 프로비저닝한 경우 다음과 같은 한계가 있습니다.

  • 레거시 표준 계획: 500개의 자산
  • 레거시 엔터프라이즈 계획: 무제한 자산
  • 레거시 전문가 계획: 무제한 자산

Watson Knowledge Catalog 오퍼링 플랜을 참조하십시오.

Watson Knowledge Catalog는 정책 서비스를 제공합니까?

Watson Knowledge Catalog 에는 정책 및 수행된 조치를 기반으로 결과를 판별하는 자동화된 정책 시행 엔진이 포함되어 있습니다. Watson Knowledge Catalog 는 시스템 내에서 정책을 설정하는 기능을 제공하며 정의된 정책에 따라 데이터에 대한 액세스를 제한할 수 있습니다.

Watson Knowledge Catalog는 분류 서비스를 제공합니까?

데이터 보호 규칙을 적용하여 작성된 관리 카탈로그의 경우 Watson Knowledge Catalog는 카탈로그에 추가될 때 관계형 데이터 자산의 열을 자동으로 분류합니다. 이름, 이메일, 우편 주소, 신용 카드 번호, 운전 면허증, 정부 식별 번호, 생년월일, 인구 통계 정보, DUNS 번호 등 열에 대한 160개 이상의 데이터 클래스가 제공됩니다. 데이터 보호 규칙이 적용되지 않은 관리되지 않는 카탈로그의 경우 사용자가 관계형 데이터 자산을 분류하거나 프로파일링하도록 선택할 수 있지만 자산이 자동으로 분류되지는 않습니다. 카탈로그는 구조화되지 않은 데이터 자산도 프로파일링합니다. 프로파일 자산을 참조하십시오.

Watson Knowledge Catalog에는 데이터 조정 기능이 있습니까?

예, 데이터 준비 기능은 Data Refinery에서 사용할 수 있으며, Watson Knowledge Catalog의 파트입니다. Data Refinery는 기본 제공 오퍼레이션으로 데이터를 검색, 정리 및 변환할 수 있을 뿐만 아니라 데이터와 상호작용하고 이해하는 데 도움이 되는 차트 및 그래프와 같은 강력한 프로파일링 및 시각화 도구와 함께 제공되는 풍부한 기능을 제공합니다.

Watson Knowledge Catalog 에 정의된 데이터 액세스 및 변환 정책은 Data Refinery 에서도 적용되어 통제된 카탈로그에서 시작된 중요한 데이터가 보호되지 않도록 합니다.

다른 업무 및 역할을 수행하는 사용자를 위한 액세스 그룹을 설정할 수 있습니까?

ID 및 자산 관리(IAM) 영역에서 IBM Cloud 계정을 통해 액세스 그룹을 설정할 수 있습니다.

액세스 그룹을 설정한 후 카탈로그의 액세스 제어 페이지에서 액세스 그룹의 모든 구성원이 동일한 권한으로 카탈로그에 액세스할 수 있도록 액세스 그룹을 추가할 수 있습니다. 액세스 그룹 추가를 참조하십시오.

Watson Knowledge Catalog는 메타데이터 저장소로 Apache Atlas를 사용합니까?

Watson Knowledge Catalog는 메타데이터용 자체 로컬 저장소를 사용합니다.

Watson Knowledge Catalog는 성능, 가동 시간 및 확장성에 대한 플랫폼 요구사항을 충족할 수 있는 클라우드 네이티브 지속성 저장소에서 실행됩니다.

카탈로그 또는 프로젝트에서 자산을 추가하거나 프로젝트에서 카탈로그로 자산을 공개하는 경우 프로젝트와 카탈로그는 모두 다음 기준을 충족해야 합니다.

  • 사용자는 IBM Cloud에서 카탈로그 소유자와 동일한 Cloud Pak for Data as a Service 계정의 구성원이거나 회사가 IBM Cloud에서 SAML 연합을 설정한 경우 카탈로그 소유자와 동일한 회사에 있어야 합니다.
  • 프로젝트에 카탈로그 자산을 추가하려면 프로젝트에서 협업자가 될 수 있는 사용자를 제한하도록 선택해야 합니다. 카탈로그에 자산을 공개하려면 프로젝트를 제한할 필요가 없습니다.
  • 프로젝트를 작성할 때 IBM Cloud Object Storage를 선택해야 합니다. 사용자가 IBM Cloud Object Storage 인스턴스의 소유자이거나 프로젝트 작성을 허용하도록 IBM Cloud Object Storage 인스턴스를 구성해야 합니다.

카탈로그 화면에서 프로젝트에 자산을 추가할 때 대상 프로젝트에 대한 드롭 다운은 이러한 모든 기준을 충족하는 프로젝트만 나열합니다.

데이터 보호 규칙을 작성할 때 어떤 카탈로그가 적용됩니까?

데이터 보호 규칙은 IBM Cloud 계정으로 범위가 지정되며 데이터 보호 규칙과 동일한 IBM Cloud 계정에 속하는 모든 관리 카탈로그의 자산에 적용됩니다.

데이터 보호 규칙이 외부 데이터 소스의 데이터에 영향을 줍니까?

아니오, Watson Knowledge Catalog는 데이터를 검색하기 위한 데이터 카탈로그입니다.

데이터 보호 규칙은 카탈로그에 데이터가 표시되는 방법에만 영향을 줍니다. 데이터 보호 규칙은 외부 데이터 소스에 직접 액세스하는 사용자에게 영향을 주지 않습니다.

정책 또는 기타 거버넌스 아티팩트를 추가할 수 없는 이유는 무엇입니까?

정책, 비즈니스 용어, 데이터 클래스, 규칙 및 참조 데이터 세트와 같은 거버넌스 아티팩트를 작성하려면 특수 권한이 있어야 합니다. 또한 해당 카테고리에서 아티팩트를 작성할 수 있는 권한을 제공하는 역할이 있는 카테고리의 구성원이어야 합니다. 거버넌스 아티팩트 관리를 참조하십시오.

노트북

노트북에서 사용할 라이브러리 또는 패키지를 설치할 수 있습니까?

노트북을 통해 Python 및 Scala 라이브러리 및 R 패키지를 설치할 수 있으며 이러한 라이브러리 및 패키지는 동일한 환경 템플리트를 사용하는 모든 노트북에서 사용할 수 있습니다. 지시사항은 사용자 정의 또는 서드파티 라이브러리 가져오기를 참조하십시오. 라이브러리 또는 패키지를 설치할 때 운영 체제 종속성 누락에 대한 오류가 발생하면 대화 아이콘을 클릭하여 IBM에 알리십시오. 노트북 내에서 설치한 사전 설치 라이브러리, 패키지 및 라이브러리와 패키지를 확인하려면 다음과 같은 적절한 명령을 실행하십시오.

  • Python: !pip list
  • R: installed.packages()
  • Scala: 노트북 정보 아이콘을 클릭한 후 환경을 클릭하십시오.

다른 노트북에서 하나의 노트북에 정의된 함수를 호출할 수 있습니까?

Watson Studio의 다른 노트북에서는 하나의 노트북을 호출할 수 있는 방법이 없습니다. 그러나 공통 코드를 Watson Studio 외부의 라이브러리에 배치한 다음 설치할 수 있습니다.

임의의 노트북 확장 기능을 추가할 수 있습니까?

아니오, 모든 노트북 확장을 사전 설치해야 하므로 임의의 확장을 사용자 정의로 추가하여 노트북 기능을 확장할 수 없습니다.

노트북의 CSV 파일에서 데이터에 어떻게 액세스합니까?

CSV 파일을 오브젝트 스토리지에 로드한 후 파일 이름 아래의 코드에 삽입 메뉴에서 DataFrame 또는 기타 데이터 구조를 작성하는 옵션 중 하나를 선택하십시오. 지시사항은 데이터 로드 및 액세스를 참조하십시오.

노트북의 압축 파일에서 데이터에 어떻게 액세스합니까?

오브젝트 스토리지에 압축 파일을 로드한 후 파일 이름 아래의 코드에 삽입 메뉴를 사용하여 파일 인증 정보를 가져오십시오. 그런 다음 이 GPFS기능을 사용하여 GPFS의 오브젝트 스토리지에서 파일을 저장하십시오. credentials 인수는 노트북의 코드에 삽입된 사전입니다.

보안 및 신뢰성

Cloud Pak for Data as a Service는 어떻게 보호됩니까?

Cloud Pak for Data as a Service는 매우 안전하고 복원력이 있습니다. Cloud Pak for Data as a Service의 보안을 참조하십시오.

내 데이터와 노트북이 내 협업자가 아닌 사용자와 공유되지 않도록 보호됩니까?

Spark 서비스 및 노트북에 로드된 데이터는 안전합니다. 프로젝트의 협업자만 데이터 또는 노트북에 액세스할 수 있습니다. 각 Watson Studio 계정은 Spark 및 Object Storage 서비스의 별도 테넌트 역할을 합니다. 테넌트는 다른 테넌트의 데이터에 액세스할 수 없습니다.

노트북을 일반 사용자와 공유하려면 노트북에서 데이터 서비스 인증 정보를 숨기십시오. Python, R 및 Scala 언어의 경우 다음 구문을 입력하십시오. # @hidden_cell

민감한 데이터가 포함된 셀을 숨기려면 구문을 입력한 후 즉시 노트북을 저장하십시오.

그런 다음에만 사용자의 작업을 공유해야 합니다.

내 노트북을 백업해야 합니까?

아닙니다. 노트북은 IBM Cloud Object Storage에 저장되며, 가동 중단 시 탄력성을 제공합니다.

공유 및 협업

노트북 공유의 의미는 무엇입니까?

노트북을 공유하면 고유 링크가 변경되지 않습니다. 링크가 있는 모든 사용자가 노트북을 볼 수 있습니다. 선택란을 선택 취소하여 공유하면 노트북의 공유를 해제할 수 있습니다. 업데이트는 자동으로 공유되지 않습니다. 노트북을 업데이트할 때 선택란을 다시 선택하여 공유된 노트북을 동기화하여 공유할 수 있습니다.

Watson Studio의 RStudio 외부에서 내 작업을 어떻게 공유할 수 있습니까?

Watson Studio의 RStudio 외부에서 작업을 공유하는 한 가지 방법은 사용자와 협업자가 작업할 수 있는 공유된 GitHub 저장소에 연결하는 것입니다. 자세한 정보는 이 블로그 게시물을 참조하십시오.

그러나 Watson Studio에서 프로젝트 구성원과 작업을 공유하는 가장 좋은 방법은 R 커널을 사용하여 프로젝트의 노트북을 사용하는 것입니다.

RStudio는 R 프로젝트에서 개별적으로 프로토타입을 작성하고 작업을 수행할 수 있는 훌륭한 환경이지만 아직 Watson Studio 프로젝트와 통합되지 않았습니다.

내 SPSS Modeler 플로우를 다른 프로젝트와 공유하려면 어떻게 해야 합니까?

설계에 따라 모델러 플로우는 플로우를 작성하거나 가져오는 프로젝트에서만 사용할 수 있습니다. 다른 프로젝트에서 모델러 플로우를 사용해야 하는 경우 현재 프로젝트(소스 프로젝트)에서 로컬 환경으로 플로우를 다운로드한 후 플로우를 다른 프로젝트(대상 프로젝트)로 가져와야 합니다.

IBM Watson Machine Learning

AutoAI 실험을 실행하는 방법

샘플 데이터에서 AutoAI 실험 작성으로 이동하여 짧은 동영상을 보고 AutoAI 실험을 작성하고 실행하는 방법을 확인한 다음 튜토리얼을 따라 사용자 고유의 샘플을 설정하십시오.

자동화된 모델 빌딩에 사용할 수 있는 것은 무엇입니까?

Watson Studio 의 AutoAI 그래픽 도구는 자동으로 데이터를 분석하고 예측 모델링 문제점에 맞게 사용자 정의된 후보 모델 파이프라인을 생성합니다. AutoAI가 데이터 세트를 분석하고 문제점 설정에 가장 적합한 데이터 변환, 알고리즘 및 매개변수 설정을 발견할 때 이러한 모델 파이프라인이 반복적으로 작성됩니다. 결과는 리더보드에 표시되며 문제점 최적화 목표에 따라 자동으로 생성된 모델 파이프라인을 표시됩니다. 자세한 내용은 AutoAI 개요를 참조하십시오.

기계 학습 모델에 지원되는 프레임워크와 라이브러리는 무엇입니까?

일반적인 도구, 라이브러리 및 프레임워크를 사용하여 IBM Watson Machine Learning을 사용하여 기계 학습 모델을 훈련하고 배치할 수 있습니다. 지원되는 프레임워크 주제에는 지원되는 버전 및 기능뿐만 아니라 중단 예정인 더 이상 사용되지 않는 버전도 나열되어 있습니다.

API 키의 개념

API 키를 사용하면 여러 서비스에서 사용할 수 있는 CLI 또는 API를 사용하는 경우 쉽게 인증할 수 있습니다. API 키는 액세스 권한을 부여하는 데 사용되므로 기밀로 간주됩니다. 사용자의 API 키를 가진 누군가가 사용자의 서비스를 위장할 수 있으므로 모든 API 키를 비밀번호처럼 다루십시오.

피드백을 제공할 수 있습니까?

예, 이 흥미로운 서비스를 지속적으로 개발하므로 피드백을 격려합니다. Cloud Pak for Data as a Service 홈 페이지 링크에서 아이디어 공유 링크를 클릭하십시오.

Watson OpenScale

Watson OpenScale이란?

IBM Watson OpenScale은 AI 모델의 결과를 추적하고 측정하며, 모델이 빌드되거나 실행되는 위치에 관계없이 공정하고, 설명 가능하며 순응 상태로 유지되도록 하는 데 도움이 됩니다. Watson OpenScale은 AI 모델이 생산 단계에 있을 때 정확도 드리프트를 감지하고 정정하는 데에도 도움이 됩니다.

Watson OpenScale 가격은 얼마입니까?

모델별로 정액 요금을 부과하는 Standard 가격 책정 계획이 있으며, 이는 페이로드, 피드백 행 수 또는 설명 가능성을 위한 트랜잭션 수에 제한이 없습니다. 최신 정보는 IBM Cloud 카탈로그에서 제공됩니다.

Watson OpenScale 무료 평가판이 있습니까?

Watson OpenScale은 무료 평가판을 제공합니다. 가입하려면 Watson OpenScale 웹 페이지를 참조하고 지금 시작하기를 클릭하십시오. 원하면 free 플랜을 사용할 수 있습니다(매달 새로 고쳐지는 월별 사용량 제한이 적용됨).

Watson OpenScale은 IBM Cloud Pak for Data에서도 사용 가능합니까?

Watson OpenScale은 IBM Cloud Pak for Data에 포함된 서비스 중 하나입니다.

정수 데이터 유형에서 카테고리 데이터 유형으로 예측 열을 변환하려면 어떻게 해야 합니까?

공정성 모니터의 경우, 예측 열은 예측 레이블이 카테고리형인 경우에도 정수의 숫자 값만 허용합니다. 정수가 아닌 카테고리형 기능을 구성하는 방법은 무엇입니까? 수동 변환이 필요합니까?

훈련 데이터에는 "Loan Denied", "Loan Granted"와 같은 클래스 레이블이 포함되어 있습니다. IBM Watson Machine Learning 스코어링 종료 지점에 의해 리턴되는 예측 값에는 "0.0", "1.0"과 같은 값이 있습니다. 스코어링 엔드포인트에도 예측에 대한 텍스트 표현을 포함하는 선택적 열이 있습니다. 예를 들어, prediction=1.0인 경우 predictionLabel 열에 "Loan Granted" 값이 있을 수 있습니다. 이런 열이 사용 가능하고 모델에 대한 선호 및 비선호 출력을 구성하려면 문자열 값 "Loan Granted" 및 "Loan Denied"를 지정하십시오. 이런 열을 사용할 수 없으면 선호 및 비선호 클래스에 대해 1.0, 0.0의 정수/배정도 값을 지정해야 합니다.

IBM Watson Machine Learning에는 IBM Watson Machine Learning 스코어링 엔드포인트의 출력 스키마 및 다른 열의 역할을 정의하는 출력 스키마 개념이 있습니다. 역할은 예측 값을 포함하는 열, 예측 확률 및 클래스 레이블 값 등을 포함하는 열을 식별하는 데 사용됩니다. 출력 스키마는 모델 빌더를 사용하여 작성된 모델에 대해 자동으로 설정됩니다. IBM Watson Machine Learning Python 클라이언트를 사용해서도 설정할 수 있습니다. 사용자는 예측의 문자열 표시를 포함하는 열을 정의하기 위해 출력 스키마를 사용할 수 있습니다. 'decoded-target'의 열에 대해서는 modeling_role을 설정하십시오. IBM Watson Machine Learning Python 클라이언트에 대한 문서는 http://wml-api-pyclient-dev.mybluemix.net/#repository에서 볼 수 있습니다. "OUTPUT_DATA_SCHEMA"를 검색하여 OUTPUT_DATA_SCHEMA를 매개변수로 승인하는 store_model API를 사용하기 위한 출력 스키마 및 API에 대해 이해할 수 있습니다.

Watson OpenScale가 훈련 데이터에 액세스해야 하는 이유는 무엇입니까?

사용자는 Db2 또는 Watson OpenScale에 저장되어 있는 훈련 데이터에 대한 액세스를 IBM Cloud Object Storage에 제공하거나, 훈련 데이터에 액세스하는 노트북을 실행해야 합니다.

Watson OpenScale은 다음 이유로 사용자의 훈련 데이터에 대해 액세스해야 합니다.

  • 대조 설명을 생성하기 위해: 설명을 생성하려면 훈련 데이터의 중앙값, 표준 편차, 고유값과 같은 통계에 대한 액세스가 필요합니다.
  • 훈련 데이터 통계를 표시하기 위해: 편향성 세부사항 페이지를 채우기 위해서는 Watson OpenScale은 통계를 생성할 훈련 데이터가 있어야 합니다.
  • 드리프트 감지 모델을 빌드하기 위해: 드리프트 모니터는 훈련 데이터를 사용하여 드리프트 감지를 작성하고 측정합니다.

노트북 기반 접근법에서는 Watson OpenScale에서 배치 구성 시에 사용자가 통계 및 기타 정보를 업로드한다고 가정합니다. Watson OpenScale은 사용자 환경에서 실행되는 노트북 외부의 훈련 데이터에 더 이상 액세스 권한이 없습니다. 구성 중에 업로드된 정보에만 액세스할 수 있습니다.

공정성 스코어가 100 퍼센트를 넘는 경우는 어떤 의미입니까?

공정성 구성에 따라 공정성 스코어는 100 퍼센트를 초과할 수 있습니다. 모니터하는 그룹이 참조 그룹에 비해 상대적으로 더 "공정한" 출력임을 나타냅니다. 기술적으로 모델은 정반대로 불공평하다는 의미입니다.

Watson OpenScale을 사용하여 모델 편향성을 완화하는 방법은 무엇입니까?

Watson OpenScale에서 편향성 제거 기능은 엔터프라이즈 등급입니다. 매우 강력하고 스케일링 가능하며 다양한 모델을 처리할 수 있습니다. Watson OpenScale에서 편향성 제거는 다음과 같은 두 단계 프로세스로 구성됩니다. 학습 단계: 편향성 방식으로 작동할 시 고객 모델 작동을 학습합니다.

애플리케이션 단계: 고객 모델이 특정 데이터 점에서 편향성 방식으로 작동하는지 식별하고 필요한 경우 편향성을 수정합니다. 자세한 정보는 편향성 제거 작동 방법 이해편향성 제거 옵션을 참조하십시오.

인종 및 성별과 같은 민감한 속성에서 모델 편향성을 확인할 수 있습니까(모델이 해당 속성에서 훈련되지 않은 경우도 포함)?

네. 최근에 Watson OpenScale은 "간접 편향성 감지"라고 하는 혁신적인 기능을 제공하였습니다. 이를 사용하여 모델이 민감한 속성에 대해 간접적으로 편향성을 나타내고 있는지 감지하십시오. 모델이 해당 속성에서 훈련되지 않은 경우도 포함됩니다. 자세한 정보는 편향성 제거 작동 방법 이해를 참조하십시오.

회귀 기반 모델에 대한 편향성을 완화할 수 있습니까?

네. Watson OpenScale을 사용하여 회귀 기반 모델에서 편향성을 완화할 수 있습니다. 이 기능을 사용하려는 경우에는 추가 구성이 필요하지 않습니다. 회귀 모델에 대한 편향성 완화는 모델이 편향성을 표시할 때 즉시 수행됩니다.

Watson OpenScale에서 편향성을 제거하는 다른 메소드는 무엇입니까?

활성 편향성 제거 및 수동 편향성 제거 모두를 편향성 제거에 사용할 수 있습니다. 자세한 정보는 편향성 제거 옵션을 참조하십시오.

모델 구성 시에는 훈련 데이터 위치 정보가 필요하며 옵션은 Cloud Object Storage 및 Db2입니다. 데이터가 Netezza에 있는 경우 Watson OpenScale은 Netezza를 사용할 수 있습니까?

다음 Watson OpenScale 노트북을 사용하여 Netezza에서 데이터를 읽고 훈련 통계 및 드리프트 감지 모델도 생성하십시오.

모델에 대해 작성된 업데이트를 Watson OpenScale 참조하지 않는 이유는 무엇입니까?

Watson OpenScale은 모델 자체가 아닌 모델 배치에서 작동합니다. 배치를 새로 작성한 후 이 새 배치를 Watson OpenScale에서 새 구독으로 구성해야 합니다. 이런 배열로 두 모델 버전을 비교할 수 있습니다.

기계 학습 모델 사용에 연관된 다양한 위험의 종류는 무엇입니까?

기계 학습 모델에 연관된 다양한 위험 종류(예: 드리프트라고도 하는 입력 데이터의 임의 변경)로 인해 모델은 의사결정이 부정확하게 되고 비즈니스 예측에도 영향이 있게 됩니다. 훈련 데이터는 편향성이 없도록 정리할 수 있지만, 런타임 데이터 때문에 모델이 편향되게 동작할 수 있습니다.

기존 통계 모델은 해석 및 설명이 더 단순하지만 기계 학습 모델 출력을 설명할 수 없어 모델 사용 시 심각한 위험에 노출될 수 있습니다.

자세한 정보는 모델 위험 관리를 참조하십시오.

내 모델이 예상대로 작동하는지 확인하기 위해 Watson OpenScale 대시보드를 계속 모니터링해야 합니까?

아니오, Watson OpenScale에서 프로덕션 모델 배치에 대한 이메일 경보를 설정하여 위험 평가 테스트가 실패할 때마다 이메일 경보를 수신하기 때문에 문제점을 확인하여 처리할 수 있습니다.

전체 모델 위험 관리 영역에서 IBM OpenPages와 Watson OpenScale은 어떻게 연관됩니까?

IBM은 IBM Watson OpenScale 및 IBM OpenPages with Watson으로 엔드 투 엔드 위험 관리 솔루션을 제공합니다. IBM OpenPages MRG는 포괄적인 모델 자원 명세를 저장하고 관리하기 위해 모델 위험 커버넌스를 제공합니다. IBM Watson OpenScale은 전체 라이프사이클에 걸쳐서 AI Models에서 출력을 모니터하고 측정하고 모델의 유효성을 검증합니다.

자세한 정보는 IBM OpenPages MRG를 사용하여 모델 거버넌스 구성을 참조하십시오.

Watson OpenScale에서 품질 메트릭 계산에 사용되는 데이터는 무엇입니까?

수동으로 레이블링된 피드백 데이터 및 이 데이터에 대해 모니터된 배치 응답을 사용하는 품질 메트릭이 사용됩니다.

Watson OpenScale에서 구성 중 'ROC 아래 영역' 이외의 메트릭에 대해 임계값을 설정할 수 있습니까?

아니오, 현재 임계값은 'ROC 아래 영역' 메트릭에 대해서만 설정할 수 있습니다.

상위 주제: Cloud Pak for Data as a Service