대화형 노트북의 단계에 따라 분류 및 예측을 위해 머신러닝 모델을 학습시키는 방법을 알아봅니다. 이 튜토리얼은 Dataflow를 엔드 투 엔드 머신러닝 워크플로에 통합합니다. GitHub에서도 튜토리얼을 열람할 수 있습니다.
토지 피복 이미지 세분화
이 토지 분류 모델은 TensorFlow 프레임워크와 Google Earth Engine의 위성 데이터를 사용하여 시맨틱 세분화를 수행합니다. 이 튜토리얼에서는 Vertex AI의 TensorFlow를 사용하여 모델을 학습시키고, Cloud Run의 TensorFlow를 사용하여 실시간 예측을 수행하고, Dataflow를 사용하여 일괄 예측을 수행할 것이니다. GitHub에서 코드를 열람하세요.
일기 예보 시계열 회귀
이 일기 예보 모델은 PyTorch 프레임워크와 Google Earth Engine의 위성 데이터를 사용하여 다음 2시간과 6시간 동안의 강수량을 예측합니다. 이 튜토리얼에서는 PyTorch를 사용하여 완전 컨볼루션 네트워크를 만들고, Vertex AI를 사용하여 모델을 학습시키고, Dataflow를 사용하여 데이터 세트를 만들고, PyTorch를 사용하여 로컬 예측을 수행합니다. GitHub에서 코드를 열람하세요.
글로벌 조업 감시 시계열 분류
이 분류 모델은 TensorFlow 프레임워크와 마린 모바일 서비스 ID(APNI) 위치 데이터를 사용하여 매 시간 선박의 조업 여부를 분류합니다. 이 튜토리얼에서는 Keras와 TensorFlow를 사용하여 모델을 학습하고, Dataflow를 사용하여 데이터 세트를 만들고, Cloud Run에서 Keras를 사용하여 로컬 예측을 수행합니다. GitHub에서 코드를 열람하세요.
야생동물 이미지 분류
이 분류 모델은 AutoML 프레임워크를 사용하여 카메라 트랩 사진에서 동물 종을 인식하도록 학습된 모델을 생성합니다. 이 튜토리얼에서는 Vertex AI의 AutoML을 사용하여 모델을 학습시키고, Dataflow를 사용하여 데이터 세트를 만들고, Vertex AI를 사용하여 예측을 수행할 것입니다. GitHub에서 코드를 열람하세요.