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모델 빌드, 배치 및 보안으로 시작하기
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모델 빌드, 배치 및 보안으로 시작하기
모델 빌드, 배치 및 보안으로 시작하려면, 전체 워크플로우를 이해하고 튜토리얼을 선택하고 Cloud Pak for Data as a Service에서 Watson Studio 작업을 위한 기타 학습 리소스를 확인하십시오.
전제조건 Cloud Pak for Data as a Service 에 등록
모델 워크플로우의 개요
모델 워크플로우에는 3개의 기본 단계, 모델 자산 빌드, 모델 배치 및 모델에서 보안 빌드가 있습니다.
모델 자산 빌드
- 프로젝트를 작성하십시오.
- Watson Machine Learning 서비스를 프로젝트와 연관시킵니다.
- 프로젝트에 데이터를 추가하십시오. 필요한 경우 데이터를 준비하십시오.
- 모델을 빌드할 도구를 선택하십시오. 코드 편집기, 그래픽 빌더 또는 자동 도구에서 선택할 수 있습니다.
모델을 배치합니다.
- 배치 영역을 작성하고 모델을 추가합니다.
- 모델을 배치하고 스코어링하고 예측 스코어와 인사이트를 검토합니다.
- 대시보드에서 배치 작업을 모니터링합니다.
모델에서 보안 빌드
- 편향성 및 드리프트를 위한 배치를 평가합니다.
- 품질 목표에 도달할 때까지 데이터를 업데이트하고 모델을 재훈련합니다.
- 더 나은 성능의 모델로 배치를 업데이트합니다.
- 계속 배치 모델을 평가, 재훈련 및 업데이트합니다.
학습서
이 튜토리얼은 도구, 동영상, 명령어 및 추가 학습 리소스의 설명을 제공합니다.
| Tutorial | 설명 | 학습서에 대한 전문 지식 |
|---|---|---|
| AutoAI를 이용한 머신 러닝 모델 빌드 및 배치 | AutoAI 도구를 사용하여 모델 후보를 자동으로 빌드합니다. | 코딩 없이 모델을 빌드, 전개 및 테스트하십시오. |
| 노트북에 머신 러닝 모델 빌드 및 배치 | Python 코드 및 Watson Machine Learning API를 사용하는 노트북을 업데이트하고 실행하여 모델을 빌드하십시오. | Python 코드를 사용하여 scikit-학습 모델을 빌드, 배치 및 테스트합니다. |
| SPSS Modeler를 사용하여 머신 러닝 모델을 빌드하고 배치 | SPSS Modeler 도구를 사용하여 C5.0 모델을 빌드하십시오. | 캔버스에 데이터 및 오퍼레이션 노드를 놓고 특성을 선택하십시오. |
| Decision Optimization 모델 빌드 및 배치 | 모델링 지원을 사용하여 자동으로 시나리오를 빌드합니다. | 시나리오를 해결하고 탐색한 후 코딩 없이 모델을 배치하고 테스트하십시오. |
자원 학습
안내식 튜토리얼
Cloud Pak for Data as a Service 홈 페이지에서 안내식 학습서 보기를 클릭하십시오. 샘플 프로젝트를 작성한 후 경로를 선택하십시오.
- 노트북에서 모델 빌드를 선택하여 Python 코드로 모델을 빌드하십시오.
- AutoAI 도구를 사용하여 모델 작성을 자동화하려면 모델 빌드 및 배치를 선택하십시오.
문서화
동영상
- Cloud Pak for Data as a Service에서 여러 공통 기계 학습 태스크를 표시하는 포괄적인 동영상 세트입니다.
샘플
- 산업 액셀러레이터는 특정 비즈니스 문제점을 해결하는 엔드 투 엔드 솔루션으로 샘플 프로젝트를 제공합니다.
- 샘플 갤러리는 가져올 수 있는 샘플 노트북, 데이터 세트 및 프로젝트를 제공합니다.
훈련
- Watson Studio Methodology는 Watson Studio에서 자세히 확인할 수 있는 IBM Training e-Learning 코스입니다.
- Watson Studio로 데이터 제어는 Watson Studio를 사용한 데이터 작업 프로세스를 설명하는 단계별 튜토리얼로 구성된 학습 경로입니다.
- IBM Watson Studio에서 Jupyter 노트북을 사용하여 모델을 하는 것은 Jupyter 노트북을 설정, 실행 및 배치하는 방법을 설명하는 학습서입니다.
상위 주제: 시작하기