[Azure] Azure Machine Learning Service 사용해보기 : Automated ML

애저(Azure) Machine Learning Service의 Automated ML 사용해보기

들어가며

• Azure Machine Learning Service의 Automated ML을 이용하여 실습해보자.
• Azure Machine Learning Service 배포 방법은 이전 글(https://dev-astra.tistory.com/400)을 참고한다.
• Azure Automated ML은 다음의 과정들을 자동으로 해준다.

 

실습하기

• 좌측의 @[Automated ML]@ 탭을 클릭한 후, 페이지에서 @[New Automated ML Job]@ 버튼을 클릭한다.

 

• @[Create]@ 버튼을 눌러 데이터를 만들어준다. (데이터 이름은 @TitanicDataset@으로 설정해준다.) 데이터는 로컬 PC에서 미리 준비해 놓은 타이타닉 데이터(@titanic_train.csv@)를 가져온다. 아래의 사진 순서대로 설정을 해주면서 Automated ML Job을 만들어준다.

분석에 필요 없는 피처(Feature)들을 배제시킨다. 그리고 'Survived'의 Type을 Boolean으로 설정해준다.
[Refresh] 버튼을 클릭하면 추가한 데이터를 확인할 수 있다.	추가된 데이터 에셋을 클릭하고 [Next] 버튼을 누른다.
	'Enable deep learning' 옵션을 체크하지 않으면 Scikit-Learn을 이용하여 분류 작업을 수행한다. 하단의 'View additional configuration settings'를 클릭한다. 'Enable deep learning' 옵션을 선택하지 않으면 Scikit-Learn을 이용하여 분류 작업을 수행한다.
구성되는 데 시간이 조금 걸린다.
모델 하나하나씩 훈련이 진행된다.	오랜 시간에 걸쳐 마침내 훈련이 완료되었다!

titanic_train.csv

0.06MB

 

 

• 훈련이 완료되면, 각 모델별로 다양한 정보들을 확인할 수 있다.