1. Azure Machine Learning 작업 영역 생성

• Azure Portal에 로그인하여 Azure Machine Learning 작업 영역을 생성합니다.

  const workspace = new Workspace('workspace-name', 'subscription-id', 'resource-group');
  

2. 데이터 준비

• AML을 사용하여 머신러닝 모델을 개발하기 위해서는 먼저 데이터를 AML 작업 영역에 업로드하고 데이터 세트를 생성합니다.

  const datastore = Datastore.get(workspace, 'datastore-name');
  const dataset = Dataset.Tabular.fromDelimitedFiles(datastore, 'data.csv');
  

3. 모델 훈련

• AML을 사용하여 모델 훈련을 수행하려면 학습 스크립트를 작성하고 해당 스크립트를 실행할 학습 컴퓨팅 리소스를 지정합니다.

  const compute = new Compute(workspace, 'compute-name');
  const estimator = new ScriptRunConfig('train.py', compute);
  estimator.run();
  

4. 모델 등록 및 배포

• 훈련된 모델을 AML 모델 레지스트리에 등록한 후 모델 배포를 위한 추론 스크립트를 작성하여 웹 서비스로 배포합니다.

  const model = new Model(workspace, 'model-name', 'version');
  const inferenceConfig = new InferenceConfig('entry_script.py');
  const service = new Model.deploy('service-name', model, inferenceConfig);
  service.deploy();
  

Azure Machine Learning을 사용하여 머신러닝 모델을 개발하는 방법에 대한 자세한 내용은 Microsoft 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.