GCP의 데이터를 활용하여 AzureMachineLearning 실행 _3_GBQ

개요

다음 문서는 Google Big Query(GBQ)의 단계입니다.

GCP의 데이터를 활용하여 AzureMachineLearning을 실행하는 1가지 요약 및 환경 설정

이 기사는 아래 GitHub에서 소스 코드를 공개합니다.
GCP의 데이터를 활용하여 AzureMachineLearning 실행 _3_GBQ

구성

절차 개요

GBQ 준비

현지 실험을 통한 테스트

AML 원격 실험

GBQ 데이터 삭제

1.GBQ 준비

jupyter notebook에서 [01_GBQ_Create_Table.ipynb]를 실행합니다.

사용 파일:
- 01_GBQ_Create_Table.ipynb
- project_folder/서비스 계정 키 생성으로 출력한 json 파일

2. 현지 실험을 통한 테스트

jupyter notebook에서 02_GBQ_ML_Local.ipynb을 실행합니다.

사용 파일:
- 02_GCS_ML_Local.ipynb
- project_folder/서비스 계정 키를 생성하여 출력한 json 파일

3. AML 원격 실험

jupyter notebook에서 03_GBQ_Azure_ML_Remote.ipynb을 실행합니다.

사용 파일:
- 03_GCS_Azure_ML_Remote.ipynb
- project_folder/서비스 계정 키를 생성하여 출력한 json 파일
- project_folder/train_breast_cancer.py

4.GBQ 준비

결제가 발생하므로 불필요한 경우 jupyter notebook에서 04_GBQ_Delete_Data.ipynb을 실행하여 삭제합니다.