Develop Clustering Models with Azure ML Designer

제공자:
학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Create an Azure Machine Learning Workspace using the Azure Portal

Develop a Clustering Model in Azure ML Designer

Publish the model for application use

2 Hours
중급
다운로드 필요 없음
분할 화면 동영상
영어
데스크톱 전용

This is an intermediate project on creating clustering models in Azure Machine Learning Studio. Familiarity with any Web Browser and navigating Windows Desktop is assumed. Some background knowledge on Machine Learning or Cloud computing is beneficial but not required to complete this project. Understanding how platform services in the cloud work and how machine learning algorithms function would be of great help in understanding better what we are executing in this guided project. Some minimal data engineering and data scientist knowledge is required. This guided project has the aim to demonstrate how you can create Machine Learning models by using the out-of-the-box solutions that Azure offers, by just using these services as-is, on your own data. The main focus is on the data and how this is being used by the services. As this project is based on Azure technologies, an Azure subscription is required. The project also outlines a step where an Azure subscription will be created and for this, the following items are required: a valid phone number, a credit card, and a GitHub or Microsoft account username. The series of tasks will mainly be carried out using a web browser. If you enjoy this project, we recommend taking the Microsoft Azure AI Fundamentals AI-900 Exam Prep Specialization: https://www.coursera.org/specializations/microsoft-azure-ai-900-ai-fundamentals

개발할 기술

  • Artificial Intelligence (AI)

  • Machine Learning

  • Cloud Computing

  • clustering

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Create a free trial account in Microsoft Azure and log into Azure using your new subscription.

  2. Create a Resource Group in preparation for creating a new Azure Machine Learning Workspace.

  3. Create an Azure Machine Learning Workspace to manage artifacts related to your machine learning workloads.

  4. Create compute targets on which to run the training process.

  5. Create a dataset and explore data.

  6. Create a pipeline in Azure Machine Learning Designer.

  7. Apply data transformations to cluster observations.

  8. Add training modules and apply a clustering algorithm.

  9. Run the training pipeline to train the model.

  10. Evaluate the clustering model by using the Evaluate Model module.

  11. Create an inference pipeline to assign new data observations.

  12. Publish the predictive service for application use.

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

자주 묻는 질문

안내 프로젝트를 구매하면, 시작에 필요한 파일과 소프트웨어가 포함된 클라우드 데스크톱 작업 영역에 웹 브라우저를 통해 접근할 수 있으며, 주제 전문가의 단계별 동영상 지침 등 프로젝트 완료에 필요한 모든 것이 제공됩니다.

귀하의 작업 영역에는 노트북이나 데스크톱 컴퓨터에 맞게 용량이 지정된 클라우드 데스크톱이 포함되어 있으므로 모바일 기기에서는 안내 프로젝트를 이용할 수 없습니다.

안내 프로젝트 강사는 해당 주제의 전문가로서, 해당 프로젝트 영역이나 도구, 기술에 대한 경험이 풍부하며 전 세계 수백만 명의 학습자와 지식을 적극적으로 공유합니다.

안내 프로젝트에서 생성된 파일은 모두 다운로드하고 보관할 수 있습니다. 클라우드 데스크톱에 접속한 상태에서 '파일 브라우저'를 사용하여 파일을 다운로드할 수 있습니다.

안내 프로젝트는 환불이 불가능합니다. 전체 환불 정책 보기

안내 프로젝트에는 재정 지원이 제공되지 않습니다.

안내 프로젝트의 청강은 할 수 없습니다.

페이지 상단에서 이 안내 프로젝트에 대한 경험 수준을 누르면 우선적으로 알아야 하는 지식을 확인할 수 있습니다. 안내 프로젝트의 단계마다 강사가 차례대로 안내해 드립니다.

네, 브라우저를 통해 이용할 수 있는 클라우드 데스크톱에서 안내 프로젝트 완료에 필요한 모든 것을 이용할 수 있습니다.

브라우저의 분할 화면 환경에서 바로 작업을 완료하여 학습할 수 있습니다. 화면 왼쪽에 있는 작업 영역에서 작업을 완료할 수 있습니다. 화면 오른쪽에서는 강사의 단계별 프로젝트 안내를 볼 수 있습니다.