AutoML로 검증 시작하기
해당 기능은 유료로 제공되는 기능입니다.
AutoML이란?
AutoML은 DS2.ai의 핵심 노하우를 기반으로 학습을 위한 알고리즘 설정과 하이퍼파라미터 튜닝을 자동으로 설정합니다. 특히, 학습용 데이터셋에 적합한 알고리즘 라이브러리와 하이퍼파라미터 튜닝의 분할을 통해 다양한 인공지능 모델을 학습하고, 인공지능 모델 검증과 최적의 모델을 도출하기 위한 과정을 간소화합니다.
AutoML로 학습 가능한 검증 모델
정형 데이터 자동 분류
CSV 형태의 테이블 구조에 입력된 데이터 셋을 의미하며, A/B/C 등의 정해진 값으로 나뉘는 카테고리 분류와 숫자 형태의 연속값 분류로 나뉘어 상황에 맞는 필요한 예측값을 구할 수 있습니다.
정형 카테고리 분류
A/B/F 등의 학점이나 Yes or No, 혹은 특정 브랜드 같이 정해진 결괏값이나 비연속적인 값을 예측할 수 있습니다.
page카테고리 분류 모델(Classification)정형 연속값 분류
숫자 형태의 연속적인 결괏값을 예측해주는 기능으로, 특정 분야에서의 리스크 등을 % 수치로 나타내거나, 특정 분야의 점수를 매기거나,점수를 예측하는 등의 방식으로 사용될 수 있습니다.
page연속값 분류 모델(Regression)자연어 처리
인간의 언어 현상을 컴퓨터가 처리하고 이해할 수 있도록 하는 처리로, 챗봇이나 번역, 악플 판단, 진위 여부 판별 등의 기능으로 사용될 수 있습니다.
page자연어 처리 모델(Natural Language)추천시스템
사용자간의 선호도를 분석하여 해당 고객과 유사한 성향을 가진 사용자를 찾아 상품,콘텐츠, 수업 등을 추천할 수 있습니다.
page추천 시스템이미지 분류
카테고리 별로 분류된 이미지 모델을 학습시킴으로써, 해당 이미지가 어떤 카테고리에 속하는지 예측할 수 있습니다.
page이미지 분류 모델(Image Classification)물체인식
이미지와 JSON 형식의 라벨링이 포함된 데이터를 이용하여 이미지를 학습하고 이미지내의 어떤 물체인지 분류와 물체의 위치를 영역 구분을 할 수 있습니다.
page물체 인식 모델(Object Detection)AutoML 사용하기
검증용 모델 학습 조건 설정하기
학습형태를 학습 속도가 빠르게 혹은 정확도가 높게로 설정합니다.
검증용 모델 학습을 위한 다른 조건들을 설정합니다. (자세한 사항은 검증 > AI 검증 시작하기 > 검증용 모델 학습 조건 설정하기에서 확인할 수 있습니다.)
다른 질문이 있으신가요? [email protected]로 문의주시면 도움을 드립니다.
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