코드 생성으로 검증 시작하기

코드 생성이란?

코드 생성은 딥러닝 모델 학습 코드를 자동으로 생성해 주는 기능입니다. 학습 데이터 업로드 및 딥러닝 알고리즘에 필수적인 하이퍼파라미터 값을 설정하면 DS2.ai 에서 자동으로 인공지능 모델 학습을 위한 코드를 반환하며, 해당 코드를 Jupyter 환경에서 실행하면 바로 인공지능 모델 학습이 시작됩니다.

코드 생성으로 학습 가능한 검증용 모델

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)

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)

코드 생성 사용하기

1. 검증용 모델 학습 조건 설정하기

1. 학습형태를 코드 생성으로 설정합니다.

2. 모델 학습을 위한 다른 조건들을 설정합니다. (자세한 사항은 검증 > AI 검증 시작하기 > 검증용 모델 학습 조건 설정하기에서 확인할 수 있습니다.)

2. 하이퍼파라미터 설정

하이퍼파라미터 값을 직접 조정할 수 있습니다. 각 입력창에서 Enter를 눌러 다중 값을 입력할 수 있습니다.

다른 질문이 있으신가요? [email protected]로 문의주시면 도움을 드립니다.