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Azure Machine Learning Studio만 다룰 줄 알면 기존의 복잡한 코드로 머신러닝을 하던걸 간단하게 클릭 몇 번 만으로 모델링을 할 수 있다. 또, API/ Excel로도 쉽게 만들 수 있다. 우리 팀은 Azure Machine Learning Studio에서 만든 머신으로 API를 만들어 프로젝트에 활용 할 수 있었다. 💻 Azure Machine Learning Studio 사용법 1. Microsoft Azure Machine Learning Studio에 들어가서 가입하기 학교 이메일로 가입하면 무료로 사용 가능 Microsoft Machine Learning Studio (classic) Module Reference Complete reference of all modules..

💻 알고리즘 예상 시나리오 환경 별(시간, 습도, 온도 등)로 사용자의 제어 값을 기록한다. 일주일 간의 데이터를 DB에 축적한다. 이미 학습된 데이터의 feature를 가지고 target data를 예측 한 뒤, 그 결과를 실제 targetdata와 비교하는 방식으로 기계학습을 진행한다. 3-1. 훈련용 데이터 셋과 평가용 데이터 셋을 8대2로 나눈다. 3-2. 모델을 학습시키고, 정확성을 검토한다. 기계 학습 결과를 모델링한다. 만들어진 모델을 API형식으로 만들어 웹에 배포한다. 새로운 환경 값이 입력되면 예상 사용자 제어 값을 추측한다. 팝업, 알림 등을 사용하여 사용자에게 제어 값을 추천한다. 내가 우리 프로젝트에서 사용하고자 하는 머신러닝 알고리즘은 다중 로지스틱 회귀 알고리즘이다 로지스틱 회..