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시작하기 전에
Google Cloud Platform 프로젝트 및 인증을 설정하고 AutoML Tables를 사용 설정합니다.
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학습 데이터 준비
모델을 학습시키는 데 사용할 라벨과 데이터를 구성하고 라벨을 지정합니다.
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데이터 세트 만들기 및 데이터 가져오기
데이터 세트를 만들고 표 형식 데이터를 가져옵니다.
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모델 학습
데이터 세트 스키마를 검토하고 업데이트한 다음 모델을 학습시킵니다.
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모델 평가
모델 평가 측정항목을 검토하고 모델을 개선합니다.
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온라인 예측
모델을 바탕으로 값 모음에 대한 예측을 얻습니다.
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일괄 예측
모델을 바탕으로 여러 값 모음에 대한 예측을 얻습니다.
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예측 설명
모델에서 학습 데이터를 사용하여 예측을 수행하는 방법을 파악합니다.
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모델 내보내기
모델을 내보낸 후 Docker에서 실행하여 예측을 제공합니다.
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데이터 세트 관리
데이터 세트를 관리합니다.
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모델 관리
커스텀 모델을 관리합니다.
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모델 아키텍처 보기
Cloud Logging을 사용하여 모델 구조 보기
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장기 실행 작업 다루기
장기 실행 작업의 상태를 확인하거나 작업을 대기하거나 취소합니다.