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머신러닝을 위한 Databricks 시작하기

이 과정에서는 Databricks Data Intelligence Platform을 사용하여 기본적인 머신 러닝 워크플로를 실행하고 데이터 과학 워크로드를 지원하는 데 필요한 기본 기술을 개발하게 됩니다. Databricks Notebooks를 사용한 기능 엔지니어링과 MLflow를 사용한 모델 수명 주기 추적 등의 주제를 다루며 머신 러닝 실무자의 관점에서 플랫폼을 탐색해 봅니다. 또한 Mosaic AI Model Serving을 통한 실시간 모델 추론에 대해 알아보고 AutoML을 통한 모델 개발에 대한 Databricks의 "글래스 박스" 접근 방식을 경험하게 됩니다. 이 과정에는 강사가 진행하는 세 가지 데모가 포함되어 있으며, 데모에서 다룬 개념을 강화하는 포괄적인 랩으로 마무리됩니다.

선수지식

- Python에 대한 초보 수준의 이해 - DS/ML 개념(예: 분류 및 회귀 모델), 공통 모델 메트릭(예: F1-score), Python 라이브러리(예: scikit-learn 및 XGBoost)에 대한 기본적인 이해 필요

교육목표

- Databricks Data Intelligence Platform을 사용한 ML의 기본 개념 설명
- Databricks Data Intelligence Platform을 사용하여 기본적인 노트북 작업 수행
- ML 작업을 위한 데이터 저장 및 관리
- Databricks에서 종단 간 머신 러닝 개발을 위해 사용할 수 있는 기능 설명
- AutoML을 사용하여 기준 모델을 만들고 사용
- 모델 학습을 위해 특징점 테이블을 생성하고 사용
- MLflow를 사용하여 모델 수명 주기를 추적, 단계화 및 관리
- Mosaic AI Model Serving을 사용하여 등록된 모델로 실시간 추론 실시

강의내용

코스 관련
- Vocareum Labs 접속
- Vocareum에서 언어 변경하기
- SP Lab 환경: Databricks를 활용한 머신러닝 시작하기

Databricks 개요
- Databricks 인프라 구조
- Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼
- Unity Catalog 개요
- 데모: Databricks 워크스페이스 탐색

머신러닝을 위한 Databricks 사용
- Databricks에서의 머신러닝 소개
- Databricks에서의 탐색적 데이터 분석(EDA) 및 피처 엔지니어링
- 데모: EDA 및 피처 엔지니어링
- Mosaic AI AutoML 소개
- 데모: Mosaic AI Model Serving 실험
- Databricks에서 MLflow소개
- Mosaic AI Model Serving 소개
- 데모: MLflow와 Mosaic AI Model Serving 시작

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