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시작하기 전에
Google Cloud Platform 프로젝트 및 인증을 설정하고 AutoML Natural Language를 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 메트릭을 검토하고 모델을 개선합니다.
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문서 분석
모델을 바탕으로 문서에 대한 예측을 얻습니다.
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데이터 세트 관리
데이터 세트를 관리합니다.
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모델 관리
커스텀 모델을 관리합니다.
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장기 실행 작업 다루기
장기 실행 작업의 상태를 확인하거나 작업을 대기하거나 취소합니다.
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Healthcare용 AutoML Entity Extraction
커스텀 Healthcare Natural Language 모델을 학습시킵니다.
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Healthcare용 AutoML Entity Extraction
커스텀 Healthcare Natural Language 모델을 학습시킵니다.
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
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