"Azure Machine Learning(Azure ML)"은 Azure에서 제공하는 클라우드 기반 머신 러닝 플랫폼으로, ML(기계 학습) 모델의 학습, 배포, 자동화, 관리 및 추적을 지원하여 AI 개발을 효율적으로 수행할 수 있도록 돕습니다.
- Azure ML 주요 특징 -
자동화된 ML(AutoML) 지원
머신 러닝 모델을 자동으로 선택, 튜닝, 평가하여 최적의 모델을 찾아줌
초보자도 쉽게 ML 모델을 구축 가능
MLOps(DevOps for ML) 지원
머신 러닝 모델을 지속적으로 개선하고 운영할 수 있도록 CI/CD 파이프라인 및 버전 관리 제공
ML 모델의 배포(Deploy) 및 모니터링 기능 제공
Azure 클라우드 및 하이브리드 환경 지원
Azure Kubernetes Service(AKS), Azure Arc와 연계하여 온프레미스(Azure Local)도 ML 워크로드 실행 가능
Azure Arc와 통합하여 하이브리드 클라우드 및 온프레미스 데이터센터에서도 ML 서비스 활용
GPU 및 분산 학습 지원
강력한 Azure GPU 인프라 및 분산 학습(distributed training) 기능 지원
대규모 데이터 및 복잡한 딥러닝 모델 학습 가능
Python SDK 및 노코드 지원
Python SDK(AzureML SDK) 및 CLI(Command Line Interface) 지원
코딩 없이 ML 모델을 개발할 수 있는 Azure ML Studio(노코드/로우코드 UI) 제공
* 주로 이미지 및 영상 분석, 자연어 처리(NLP), 예측 분석 등 에 활용 합니다.
1. Azure Portal > Azure Machine Learning > "+ Create" > New workspace
Next > Azure ML Studio 에서 Azure ML에서 모델을 학습하거나 추론할 수 있도록 Compute 리소스 생성하기
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