1. Azure Machine Learning Service 생성
Azure Machine Learning Service를 사용해 보려면 Azure에서 아래와 같은 요소의 구성이 필요합니다.
각각을 구성하는 방법은 온라인 문서에 잘 되어 있어요.
1. Azure 구독
2. Azure 리소스 그룹 : 자원 관리 컨테이너
3. Azure Machine Learning 작업영역 : Machine Learning의 최상위 리소스 (일종의 그룹 개념)
4. Azure Storage 계정 : 모든 메타데이터 및 아티팩트 저장
5. Azure Key Valut : 인증 키 및 인증정보 저장 및 관리
6. Application Insights : 작업영역에서 예측 서비스 모니터링
7. Azure Container Registry : 환경 이미지 저장 시 생성
Azure 리소스 그룹 만들기
리소스 그룹 관리 - Azure Portal - Azure Resource Manager
Azure Portal을 사용하여 Azure Resource Manager를 통해 리소스 그룹을 관리합니다. 리소스 그룹을 만들고, 나열하고, 삭제하는 방법을 보여 줍니다.
learn.microsoft.com
Azure Machine Learning 작업영역 만들기
자습서: 작업 영역 리소스 만들기 - Azure Machine Learning
기계 학습 모델을 학습하는 데 사용할 수 있는 Azure Machine Learning 작업 영역 및 클라우드 리소스를 만듭니다.
learn.microsoft.com
4 ~ 7번 요소는 Azure Machine Learning 작업영역을 만들 때 자동으로 만들어지므로 한번에 간단하게 구성할 수 있습니다.
Azure Machine Learning 작업영역 생성이 완료되면 해당 리소스로 이동합니다.
이동한 리소스 화면에서 Azure Machine Learning Studio로 가는 링크가 표시됩니다.
Azure Machine Learning 작업은 Azure Machine Learning Studio에서 진행합니다.
