인공지능 검증하기 프로젝트
검증 프로젝트
1. 학습 우선순위 여부
학습 대기열의 다른 프로젝트보다 먼저 학습이 시작되도록 우선순위가 설정되었는지 확인할 수 있습니다.
2. 학습 GPU 설정
검증용 인공지능 모델 학습에 사용된 GPU를 확인할 수 있습니다.
3. 학습형태
검증용 인공지능 모델의 학습 형태 설정을 확인할 수 있습니다. 검증하고자 하는 학습용 데이터셋의 유형에 따라 달라집니다.
| CSV | ZIP |
|---|---|
정형 데이터 분류 | 이미지 분류 |
정형 데이터 카테고리 분류(Classification) | 물체 인식 |
정형 데이터 연속값 분류(Regression) | |
자연어 | |
추천 시스템(매트릭스) |
4. 선호하는 방식
검증용 인공지능 모델의 학습 방식 설정을 확인할 수 있습니다.
코드 생성 Jupyter에 붙여넣기만으로 바로 학습을 시작할 수 있는 학습 코드를 생성합니다.
정확도가 높게 학습속도는 느리지만 보다 정확한 모델을 학습하는 방식입니다. 하이퍼파라미터를 세밀하게 분할하여 다양한 검증용 모델을 학습하고, 높은 수준의 데이터셋 검증 정확도를 얻을 수 있습니다.
학습속도가 빠르게 보다 빠르게 모델을 학습하여 모델을 확인할 수 있는 방식입니다. 정확도가 높게 방식에 비해 간소화된 하이퍼파라미터를 분할하여 검증용 모델을 학습하고, 신속하게 데이터셋 검증 결과를 확인할 수 있습니다.
수동 설정 머신러닝 알고리즘과 하이퍼파라미터를 직접 수동 설정하여 학습할 수 있는 방식이며, 전문가 수준의 핸들링 기술을 바탕으로 데이터셋을 검증해야 하는 경우에 적합합니다.
5. 분석/예측하고 싶은 값
검증하고자 하는 데이터셋의 검증용 인공지능 모델 학습에서 설정한 정답 데이터(예측 결과값)에 해당하는 Column을 확인할 수 있습니다.
다른 질문이 있으신가요? [email protected]로 문의주시면 도움을 드립니다.
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