5️⃣학습 프로젝트 시작하기

지원하는 학습 종류

알고리즘명	구현 모델
ANN-Keras	Classification, Regression
ANN-PyTorch	Classification, Regression
ANN-FastAI	Classification, Regression
XGBoost	Classification, Regression
RandomForest	Classification, Regression
GaussianNB	Classification
IsolationForest	Classification
GradientBoosting	Classification, Regression
SGD	Classification, Regression
Deeplearning	Classification, Regression, Natural Language, Image Classification, Object Detection

1. 모델 학습 프로젝트 만들기

프로젝트를 생성하기 위해서는 데이터셋이 업로드되어 있어야 합니다. (자세한 사항은 데이터셋 > 데이터 추가하기에서 확인할 수 있습니다.)

1. 상단 메뉴의 데이터셋을 클릭하거나, 상단 메뉴의 학습을 클릭하고 화면 중앙 좌측의 새로 시작하기 버튼을 클릭합니다.

2. 학습에 사용할 데이터셋의 좌측에 체크하여 선택하고, AI 개발 시작하기 버튼을 클릭합니다.

관련 페이지

학습 > 인공지능 개발하기 프로젝트

2. 모델 학습 프로젝트 설정하기

1. 학습 GPU 설정에서 학습에 사용할 GPU를 할당합니다.

2. 학습형태를 설정합니다.

3. 선호하는 방식을 설정합니다.

4. 분석/예측하고 싶은 값에서 타겟 데이터를 설정합니다.

5. 모델 학습을 위한 다른 조건들을 설정합니다.

관련 페이지

학습 > 모델 학습 조건 설정하기

3. 학습용 데이터셋 설정하기

CSV 데이터를 활용한 학습에만 해당합니다.

1. 데이터의 속성(Column)별 학습 사용여부를 확인하고 제외할 속성이 있는 경우, 학습데이터 사용여부를 비활성화합니다.

2. 데이터의 속성(Column)별 데이터 전처리가 필요한 경우, 해당하는 속성의 전처리 체크박스에 표하고 데이터 정보 테이블 상단의 전처리하기 버튼을 클릭합니다.

관련 페이지

학습 > 모델 학습 조건 설정하기 > 데이터셋 설정

4. 인공지능 모델 학습 시작하기

1. 우측의 START 버튼을 클릭하여 설정된 조건으로 모델 학습을 시작합니다.

2. 최초 모델 학습이 완료되면 메일 및 알림이 발송되며, 프로젝트 내 모든 모델의 학습이 완료되면 한 번 더 메일 및 알림이 발송됩니다.

관련 페이지

학습 > 모델 학습하기 > AutoML로 학습하기

학습 > 모델 학습하기 > 수동 설정으로 학습하기

학습 > 모델 학습하기 > 코드 생성으로 학습하기

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