6장. 데이터 과학자용 튜토리얼

Numba를 사용하여 Python에서 과학적인 워크로드 가속화

Python 코드를 더 빠르게 실행하는 방법에 대한 동영상 보기.

Python에서 대화형 시각화 및 대시보드 빌드

여러 노트북에서 다양한 데이터를 살펴보고 전체 대시보드 및 애플리케이션을 배포하는 방법을 알아봅니다.

sckeygent- Cryostat를 사용하여 머신 러닝 모델 구축

분별 학습, 감독되지 않은 학습 및 분류 문제에 대한 sckeygent를 사용하여 머신 러닝 모델을 구축하는 방법을 알아보십시오.

바이너리 분류 모델 빌드

고객이 은행 프로모션에 가입 할 가능성이 있는지 예측할 수있는 모델을 교육하십시오.

데이터 시각화를 위한 Python 도구 선택

PyViz.org 웹 사이트를 사용하여 최상의 오픈 소스 Python 데이터 시각화 도구를 결정하는 데 도움이 됩니다.

데이터 과학을 위한 Anaconda 탐색

Python 및 R 프로그래밍 언어의 freemium 오픈 소스 배포판인 Anaconda에 대해 알아보십시오.

Pachyderm 개념 시작하기

몇 가지 이미지에서 에지 탐지를 수행하는 파이프라인을 생성하여 Pachyderm의 주요 개념에 대해 알아보십시오.

Numba를 사용하는 Python의 GPU 컴퓨팅

Numba를 사용하여 GPU 가속 함수를 생성하는 방법을 알아봅니다.

IBM Cryostat OpenScale에서 결과를 생성하려면 Python 노트북을 실행합니다.

Python 노트북을 실행하여 머신러닝 모델을 생성, 교육 및 배포합니다.

모델을 구축하기 위해 AutoAI 실험 실행

마케팅 캠페인의 바이너리 분류 모델 구축에 대한 동영상 보기.

Pachyderm에서 회귀 모델 교육

Pachyderm 클러스터를 사용하여 샘플 하우징 데이터 저장소를 생성하여 실험 실행, 데이터 분석 및 회귀를 설정하는 방법을 알아봅니다.

병렬 데이터 분석에 Dask 사용

기존 Python 에코시스템을 확장하는 병렬 컴퓨팅 라이브러리인 Dask를 사용하여 중간 크기의 데이터 집합을 병렬로 분석합니다.

Cryostat Studio에서 sendpyter 노트북 사용

Cryostat Studio에서 sendpyter 노트북으로 작업하는 방법에 대한 동영상 보기.

Python에서 데이터 분석에 Pandas 사용

Python 프로그래밍 언어를 위한 데이터 분석 라이브러리인 pandas를 사용하는 방법을 알아봅니다.

sendpyter 노트북 생성

sendpyterLab에서 sendpyter 노트북을 만듭니다.

Anaconda 지원 유포터 노트북 생성

Anaconda 지원 유포터 노트북을 만들고 보안 및 호환성을 위해 큐레이트된 Anaconda 패키지에 액세스합니다.

Cryostat Studio를 사용하여 모델 배포

Cryostat Studio에서 노트북을 가져오고 AutoAI를 사용하여 모델을 빌드하고 배포합니다.

Flask 및 OpenShift를 사용하여 샘플 Python 애플리케이션 배포

데이터 사이언스 모델 배포 및 Flask 애플리케이션에 개발 샌드박스로 사용할 수 있습니다.

Pachyderm Beginner 튜토리얼 노트북 가져오기

Load Pachyderm의 beginner 튜토리얼 창자는 데이터 리포지토리, 파이프라인 및 셀의 pachctl CLI 사용과 같은 Pachyderm의 주요 개념에 대해 알아봅니다.

Starburst Enterprise로 데이터 쿼리

starburst Enterprise를 사용하여 data를 쿼리하는 방법을 알아봅니다.

Red Hat OpenShift API Management를 사용하여 배포된 모델 보안

Red Hat OpenShift API Management를 사용하여 모델 서비스 API를 보호합니다.

Intel® oneAPI AI Analytics Toolkit (AI Kit) 노트북 사용

Intel® oneAPI AI Analytics Toolkit을 사용하여 데이터 사이언스 노트북 샘플을 실행합니다.

OpenVINO 툴킷 사용

QUANTIZE OpenVINO 모델을 사용하는 ONNX 컴퓨터 비전을 모델을 사용하고, 노트북의 유추를 위해 결과를 사용합니다.

노트북 런타임 환경 옵션 중에서 선택하는 방법

노트북 런타임 환경 구성에 사용할 수 있는 옵션을 살펴봅니다.

데이터를 정리, 구성 및 시각화하는 방법

IBM Cryostat Studio 데이터를 구체화하여 테이블 형식 데이터를 정리하고 형성하는 방법에 대해 알아봅니다.

데이터에 액세스하기 위한 연결을 만드는 방법

플랫폼 전체에서 다양한 데이터 소스에 대한 연결을 만드는 방법을 알아봅니다.

배포 공간을 만드는 방법

머신 러닝을 위한 배포 공간을 만드는 방법을 알아봅니다.

Cryostat Studio에서 노트북을 만드는 방법

Cryostat Studio에서 기본 pickpyter 노트북을 만드는 방법에 대해 알아보십시오.

Cryostat Studio에서 프로젝트를 만드는 방법

Cryostat Studio에서 분석 프로젝트를 만드는 방법을 알아보십시오.

Git과 통합되는 프로젝트를 생성하는 방법

Git 리포지토리에서 프로젝트에 자산을 추가하는 방법을 알아봅니다.

노트북 서버에 Python 패키지를 설치하는 방법

노트북 서버에 추가 Python 패키지를 설치하는 방법을 알아봅니다.

데이터 로드 방법

데이터를 로드하여 데이터 소스를 sendpyter 노트북에 통합하는 방법을 알아보십시오.

OpenVINO 모델 서버를 사용하여 모델을 제공하는 방법

OpenVINO 사용자 지정 리소스를 사용하여 OpenVINO 모델 서버를 사용하여 최적화된 모델을 배포하는 방법을 알아봅니다.

openScale을 설정하는 방법

OpenScale을 사용하여 모델의 결과를 추적하고 측정하는 방법을 알아보십시오.

노트북 서버 설정을 업데이트하는 방법

노트북 서버에서 설정 또는 노트북 이미지를 업데이트하는 방법을 알아봅니다.

Amazon S3 버킷의 데이터를 사용하는 방법

환경 변수를 사용하여 S3 Storage의 데이터에 연결하는 방법을 알아봅니다.

노트북 서버에 설치된 패키지를 보는 방법

실행 중인 노트북 서버에 어떤 패키지가 설치되어 있는지 확인하는 방법을 알아봅니다.

Starburst Enterprise에 대한 설치 요구 사항

Kubernetes에 Starburst Enterprise를 설치하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 요구 사항을 살펴봅니다.

OpenShift의 Starburst Enterprise 개요

OpenShift에 Starburst를 배포하는 데 사용할 수 있는 옵션을 살펴봅니다.

OpenShift용 Starburst Enterprise Deployment Guide

OpenShift에 Starburst Enterprise를 배포하는 방법을 알아보십시오.