소개
Azure Database for PostgreSQL용 Azure 확장을 사용하면 사용자 지정 Azure Machine Learning Service 배포를 호출할 수 있습니다. 이 확장을 사용하면 사용자 지정 모델을 학습하고 PostgreSQL에서 해당 출력을 사용할 수 있습니다.
Azure Machine Learning
Azure Machine Learning은 ML(Machine Learning) 프로젝트 수명 주기를 가속화하고 관리하기 위한 클라우드 서비스입니다. 기계 학습 전문가, 데이터 과학자 및 엔지니어는 일상적인 워크플로에서 이를 사용하여 모델을 학습 및 배포하고 MLOps(기계 학습 작업)를 관리할 수 있습니다.
Machine Learning에서 모델을 만들 수도 있고 PyTorch, TensorFlow 또는 scikit-learn과 같은 오픈 소스 플랫폼에서 빌드된 모델을 사용할 수도 있습니다. 기계 학습 운영 도구는 모델을 모니터링, 재학습 및 다시 배포하는 데 도움이 됩니다.
시나리오: 임대 부동산의 야간 가격 추정
Margie's Travel의 수석 개발자라고 가정해 보겠습니다. 회사에서 단기 임대 부동산 목록 서비스를 확대할 계획을 시작하고 있습니다. 회사에서 서비스를 확장하려는 한 가지 방법은 임대 부동산이 가져올 수 있는 1박 요금을 예상하는 기능을 제공하는 것입니다. 특히, 기존 임대 목록 데이터를 사용하여 임차인이 특정 부동산에 머물기 위해 지불할 가격을 예측하는 모델을 학습하려고 합니다. Azure Machine Learning을 사용하여 이 모델을 호스팅하는 데 관심이 있으며 Azure Database for PostgreSQL 유연한 서버에서 고객 데이터를 호스팅할 것입니다.
학습 목표
이 모듈에서는 Azure Database for PostgreSQL - 유연한 서버에서 Azure Machine Learning Service를 사용하는 방법을 보여 줍니다. 이 모듈에서 학습할 내용은 다음과 같습니다.
- Azure Machine Learning의 자동화된 Machine Learning을 사용하여 모델 학습
- Azure Machine Learning에서 학습된 모델 배포
- 기존 Azure Database for PostgreSQL 유연한 서버 인스턴스에
azure_ai확장 설치 - 임대 목록에 대한 가격 예상 비용을 생성하는 함수 만들기
이 세션이 끝나면 azure_ai 확장을 사용하여 Azure Database for PostgreSQL 유연한 서버에서 사용자 지정 학습된 Azure Machine Learning 모델을 호출할 수 있습니다.