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 가입

모델 워크플로우의 개요

{: #overview}모델 워크플로우에는 3개의 기본 단계, 모델 자산 빌드, 모델 배치 및 모델에서 보안 빌드가 있습니다.

모델 워크플로우의 개요

모델 자산 빌드

  1. 프로젝트를 작성합니다.
  2. Watson Machine Learning 서비스를 프로젝트와 연관시킵니다.
  3. 프로젝트에 데이터를 추가하십시오. 필요한 경우 데이터를 준비하십시오.
  4. 모델을 빌드할 도구를 선택하십시오. 코드 편집기, 그래픽 빌더 또는 자동 도구에서 선택할 수 있습니다.

모델을 배치합니다.

  1. 배치 영역을 작성하고 모델을 추가합니다.
  2. 모델을 배치하고 스코어링하고 예측 스코어와 인사이트를 검토합니다.
  3. 대시보드에서 배치 작업을 모니터링합니다.

모델에서 보안 빌드

  1. 편향성 및 드리프트를 위한 배치를 평가합니다.
  2. 품질 목표에 도달할 때까지 데이터를 업데이트하고 모델을 재훈련합니다.
  3. 더 나은 성능의 모델로 배치를 업데이트합니다.
  4. 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, 배치 및 테스트합니다.
노트북에 머신 러닝 모델 빌드 및 배치 Python 코드 및 Watson Machine Learning API를 사용하는 노트북을 업데이트하고 실행하여 모델을 빌드하십시오. Python 코드를 사용하여 scikit-learn 모델을 빌드, 배치 및 테스트합니다.
SPSS Modeler를 사용하여 머신 러닝 모델을 빌드하고 배치 SPSS Modeler 도구를 사용하여 C5.0 모델을 빌드하십시오. 데이터 및 조작 노드를 캔버스에 놓고 속성을 선택합니다.
Decision Optimization 모델 빌드 및 배치 모델링 지원을 사용하여 자동으로 시나리오를 빌드합니다. 시나리오를 해결하고 탐색한 다음 코딩 없이 모델을 배치하고 테스트합니다.


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

샘플

  • 산업 가속기는 특정 비즈니스 문제점을 해결하는 종단간 솔루션을 샘플 프로젝트에 제공합니다.
  • 샘플 갤러리은(는) 가져올 수 있는 샘플 노트북, 데이터 세트 및 프로젝트를 제공합니다.

훈련

상위 주제: 시작하기