H2O와 함께하는 머신러닝

Table of Contents

1. 😃 소개
2. 😎 VMware: 데이터 과학자를 위한 유연한 플랫폼
   • 🚀 VMware의 유연성
   • 💻 VMware vSphere: 데이터 과학자의 선택
   • 🛠️ 데이터 과학 툴 및 플랫폼 선택의 중요성
3. 💡 VMware vSphere의 활용
   • 📊 가상 머신을 통한 다양한 머신러닝 플랫폼 및 언어 선택
   • 🔬 가상 환경에서의 머신러닝 모델 테스트 및 트레이닝
   • 📈 가상 머신을 통한 머신러닝 작업의 확장 및 축소
   • 🧩 VMware vSphere의 표준화된 머신러닝 도구 제공
4. 🧰 VMware vSphere를 통한 하드웨어 가속화
   • 💪 가상 머신 내 GPU 및 CPU 구성 관리
   • ⚙️ VMware의 라이브 VM 이동 기능
5. 🔍 H2O Driverless AI를 활용한 데이터 과학 작업
   • 🤖 H2O Driverless AI 소개
   • 🛠️ H2O Driverless AI를 통한 데이터 모델링
   • 💡 모델 해석 및 배포
6. 🌐 VMware vSphere의 팀 협업 및 확장성
   • 🤝 팀 협업 및 격리 기능
   • 🚀 새로운 데이터 과학자를 위한 빠른 온보딩
7. 😊 마무리

😃 소개

데이터 과학은 현재 빠른 발전을 이루고 있습니다. 새로운 도구, 기능 및 버전이 빠르게 등장하면서 머신러닝 플랫폼은 그 유연성과 다양성에 중요한 요소로 자리매김하고 있습니다.

😎 VMware: 데이터 과학자를 위한 유연한 플랫폼

🚀 VMware의 유연성

VMware는 IT 운영팀이 이러한 변화에 빠르게 대응할 수 있도록 유연성을 제공합니다.

💻 VMware vSphere: 데이터 과학자의 선택

VMware vSphere는 데이터 과학 작업에 적합한 환경을 제공합니다.

🛠️ 데이터 과학 툴 및 플랫폼 선택의 중요성

데이터 과학 작업에서 적합한 툴 및 플랫폼을 선택하는 것은 매우 중요합니다.

💡 VMware vSphere의 활용

📊 가상 머신을 통한 다양한 머신러닝 플랫폼 및 언어 선택

VMware vSphere를 통해 다양한 머신러닝 플랫폼과 언어를 선택할 수 있습니다.

🔬 가상 환경에서의 머신러닝 모델 테스트 및 트레이닝

데이터 과학자는 VMware vSphere에서 다양한 머신러닝 모델을 테스트하고 트레이닝할 수 있습니다.

📈 가상 머신을 통한 머신러닝 작업의 확장 및 축소

VMware vSphere를 사용하면 머신러닝 작업을 쉽게 확장하거나 축소할 수 있습니다.

🧩 VMware vSphere의 표준화된 머신러닝 도구 제공

VMware vSphere는 표준화된 머신러닝 도구를 제공하여 데이터 과학 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다.

🧰 VMware vSphere를 통한 하드웨어 가속화

💪 가상 머신 내 GPU 및 CPU 구성 관리

VMware vSphere를 사용하면 가상 머신 내 GPU 및 CPU 구성을 손쉽게 관리할 수 있습니다.

⚙️ VMware의 라이브 VM 이동 기능

VMware의 라이브 VM 이동 기능을 통해 하드웨어 유지보수 작업을 수행할 때도 데이터 과학 작업을 중단시키지 않고 이동할 수 있습니다.

🔍 H2O Driverless AI를 활용한 데이터 과학 작업

🤖 H2O Driverless AI 소개

H2O Driverless AI는 강력한 기능을 제공하는 데이터 과학 툴입니다.

🛠️ H2O Driverless AI를 통한 데이터 모델링

H2O Driverless AI를 사용하면 데이터 모델링 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

💡 모델 해석 및 배포

훈련된 모델을 해석하고 테스트한 뒤, 배포할 수 있습니다.

🌐 VMware vSphere의 팀 협업 및 확장성

🤝 팀 협업 및 격리 기능

VMware vSphere를 사용하면 팀 간 협업 및 격리를 효과적으로 관리할 수 있습니다.

🚀 새로운 데이터 과학자를 위한 빠른 온보딩

새로 합류한 데이터 과학자들을 위해