카테고리 분류 모델(Classification)

카테고리 분류 모델은 먼저 레이블 된 학습 데이터로 학습한 후, 새로 입력된 데이터가 어느 클래스에 속하는 지를 예측하는 모델입니다. 분류는 대상이 입력 데이터와 함께 제공되는지도 학습 범주에 속합니다. 신용 승인, 의료 진단, 타겟 마케팅 등과 같은 많은 영역에서 분류에 많은 응용 프로그램이 있습니다.

카테고리 분류 검증용 모델 학습하기

1. 검증용 모델 학습 프로젝트 만들기

신규 데이터를 활용하는 경우, 데이터셋에서 데이터를 업로드합니다.(학습 데이터 준비하기->)

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

2. 검증에 사용할 데이터셋의 좌측에 체크하여 선택하고, AI 검증 시작하기 버튼을 클릭합니다.

2. 검증용 모델 학습 설정하기

1. 학습형태를 정형 데이터 자동 분류 혹은 정형 데이터 카테고리 예측(Classification)으로 설정합니다.

2. 선호하는 방식을 설정합니다.

3. 검증용 모델 학습을 위한 다른 조건들을 설정합니다. (자세한 사항은 학습 > 모델 학습하기 > 모델 학습 조건 설정하기에서 확인할 수 있습니다.)

3. 검증용 데이터셋 설정하기

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.

4. 검증용 인공지능 모델 학습 시작하기

1. 우측의 START 버튼을 클릭하여 설정된 조건으로 검증용 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.

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