Get Started with Databricks for Machine Learning - Korean
이 과정에서는 Databricks Data Intelligence Platform을 활용하여 기본 머신러닝 워크플로를 실행하고 데이터 사이언스 워크로드를 지원하는 데 필요한 기초 기술을 습득하게 됩니다. 머신러닝 실무자의 관점에서 플랫폼을 탐구하며, Databricks Notebooks를 활용한 피처 엔지니어링과 MLflow를 통한 모델 라이프사이클 추적 등의 주제를 다룹니다. 또한 Mosaic AI Model Serving을 통한 실시간 모델 추론에 대해 배우고, AutoML을 통해 Databricks의 모델 개발에 대한 “투명한 접근 방식(glass box approach)”을 경험하게 됩니다. 본 과정에는 강사가 진행하는 세 가지 데모가 포함되어 있으며, 데모에서 다룬 개념을 강화하는 종합 실습으로 마무리됩니다.
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
본 콘텐츠는 다음과 같은 기술/지식/능력을 갖춘 참가자를 대상으로 개발되었습니다:
• Python에 대한 초급 수준의 이해.
• 데이터 과학/기계 학습 개념(예: 분류 및 회귀 모델), 일반적인 모델 지표(예: F1 점수), Python 라이브러리(예: scikit-learn 및 XGBoost)에 대한 기본적인 이해.
Outline
Databricks 개요
• Databricks 인프라
• Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼
• Unity Catalog 개요
• Databricks Workspace 가이드
머신러닝에 Databricks 활용하기
• Databricks의 머신러닝 소개
• 탐색적 데이터 분석(EDA) 및 기능 엔지니어링(Databricks) 소개
• Mosaic AI AutoML 소개
• Databricks의 MLflow 소개
• Mosaic AI Model Serving 소개
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