AutoML

AutoML을 사용하면 머신러닝에 대한 지식이 부족하더라도 머신러닝의 장점을 활용할 수 있습니다. AutoML을 사용해 Google의 머신러닝 기능을 기반으로 빌드하여 비즈니스 요구에 맞는 자체 커스텀 머신러닝 모델을 직접 만들고 애플리케이션과 웹 사이트에 통합할 수 있습니다.

직접 사용해 보기

Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들어 실제 시나리오에서 AutoML의 성능을 평가할 수 있습니다. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.

AutoML 무료로 사용해 보기

AutoML Natural Language

• AutoML 텍스트 및 문서 분류

  AutoML 텍스트 및 문서 분류를 사용하면 정의한 라벨에 따라 문서를 분류하도록 자체 커스텀 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있습니다.

• AutoML 텍스트 및 문서 항목 추출

  AutoML 텍스트 및 문서 항목 추출을 사용하면 영어 텍스트 내 커스텀 항목 세트를 식별하도록 커스텀 머신 수준 모델을 학습시킬 수 있습니다.

• AutoML 텍스트 및 문서 감정 분석

  AutoML 텍스트 및 문서 감정 분석을 사용하면 영어 텍스트에 담긴 태도를 분석하도록 커스텀 머신 수준 모델을 학습시킬 수 있습니다.

AutoML Tables

• AutoML Tables

  AutoML Tables는 전체 팀이 속도와 확장성을 크게 개선시키는 구조화된 데이터 기반 최신 머신러닝 모델을 자동으로 빌드하고 배포하도록 지원합니다.

AutoML Translation

• AutoML Translation

  AutoML Translation을 사용하면 번역 쿼리가 분야에 맞는 결과를 반환하도록 자체 커스텀 번역 모델을 만들 수 있습니다.

AutoML Video Intelligence

• AutoML Video Intelligence 분류

  AutoML Video Intelligence 분류를 사용하면 직접 정의한 라벨에 따라 동영상의 장면과 세그먼트를 분류하도록 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있습니다.

• AutoML Video Intelligence 객체 추적

  AutoML Video Intelligence 객체 추적을 사용하면 동영상의 한 순간부터 다음 순간까지 특정 객체를 따라가도록 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있습니다.

AutoML Vision

• AutoML Vision 분류

  AutoML Vision 분류를 사용하면 정의한 라벨에 따라 이미지를 분류하도록 자체 커스텀 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있습니다.

• AutoML Vision Edge

  AutoML Vision을 사용하면 정의한 라벨에 따라 이미지를 분류하도록 자체 커스텀 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있습니다.

• AutoML Vision 객체 감지

  AutoML Vision 객체 감지를 사용하면 여러 객체를 감지 및 추출하고 이미지 내 위치를 포함한 각 객체의 정보를 제공하도록 자체 커스텀 머신 수준 모델을 학습시킬 수 있습니다.