튜토리얼 - Databricks 머신러닝 워크스페이스

학습할 내용

이 튜토리얼에서는 초보자를 위한 Databricks 머신러닝 작업 공간의 기본 사항을 배우게 됩니다. Databricks Machine Learning은 실험 추적, 모델 훈련, 피처 개발 및 관리, 피처 및 모델 서빙을 위한 관리 서비스를 통합한 종단간 머신 러닝 환경입니다. 

Databricks 머신러닝을 사용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:
+ 수동 또는 AutoML을 사용하여 모델을 훈련시킵니다
+ MLflow 추적을 사용하여 훈련 매개변수와 모델을 추적합니다
+ 피처 테이블을 생성하고 모델 훈련 및 추론을 위해 접근합니다
+ 모델 레지스트리를 사용하여 모델을 공유, 관리, 서비스합니다

당신은 또한 노트북, 클러스터, 워크플로우, 데이터, 델타 테이블 및 보안 및 관리 컨트롤과 같은 Databricks 작업 공간의 모든 기능에 접근할 수 있습니다.

권장

<p>Data Science and Machine Learning on Databricks</p>

온디맨드 비디오

Data Science and Machine Learning on Databricks

<p>Databricks Lakehouse 플랫폼을 이용한 데이터 공유</p>

온디맨드 비디오

Databricks Lakehouse 플랫폼을 이용한 데이터 공유

<p>AutoML을 사용하여 ML 모델 개발하는 방법</p>

온디맨드 비디오

AutoML을 사용하여 ML 모델 개발하는 방법