Vertex AI에서 관리형 데이터 세트 만들기 개요

관리형 데이터 세트를 사용하여 Vertex AI에서 AutoML 및 커스텀 모델을 학습시키는 데 사용되는 소스 데이터를 제공할 수 있습니다. 관리형 데이터 세트는 AutoML에 필수이지만 커스텀 학습에는 선택사항입니다.

AutoML 모델에 필요한 관리형 데이터 세트 만들기

Google Cloud 콘솔이나 Vertex AI API를 사용하여 AutoML 모델 학습에 필요한 관리형 데이터 세트를 만들 수 있습니다. 이 작업을 수행하는 방법은 데이터 유형 및 모델 목표에 따라 약간 다릅니다. 먼저 학습 데이터를 준비합니다.

이미지

다음 유형의 이미지 AutoML 모델에 필요한 관리형 데이터 세트를 만드는 방법을 알아봅니다.

• 이미지 분류 모델
• 이미지 객체 감지 모델

테이블 형식

다음 유형의 테이블 형식 AutoML 모델에 필요한 관리형 데이터 세트를 만드는 방법을 알아봅니다.

• 테이블 형식 분류 및 회귀 모델
• 테이블 형식 예측 모델

텍스트

2024년 9월 15일부터는 Vertex AI Gemini 프롬프트로 이동하고 조정해야만 분류, 항목 추출, 감정 분석 목표를 맞춤설정할 수 있습니다. 텍스트 분류, 항목 추출, 감정 분석 목표용 Vertex AI AutoML 모델 학습 또는 업데이트를 더 이상 사용할 수 없습니다. 2025년 6월 15일까지 기존 Vertex AI AutoML Text 모델을 계속 사용할 수 있습니다. Gemini가 개선된 프롬프트 기능을 통해 향상된 사용자 환경을 제공하는 방법에 대한 자세한 내용은 Gemini의 모델 조정 개요를 참조하세요.

다음 유형의 텍스트 AutoML 모델에 필요한 관리형 데이터 세트를 만드는 방법을 알아봅니다.

• 텍스트 분류 모델
• 텍스트 항목 추출 모델
• 텍스트 감정 분석 모델

Video

다음 유형의 동영상 AutoML 모델에 필요한 관리형 데이터 세트를 만드는 방법을 알아봅니다.

• 동영상 동작 인식 모델
• 동영상 분류 모델
• 동영상 객체 추적 모델

커스텀 학습 모델에 필요한 관리형 데이터 세트 만들기

커스텀 모델 학습에 필요한 관리형 데이터 세트를 만드는 방법은 데이터 유형이나 모델 목표에 관계없이 동일합니다.

자세한 내용은 관리형 데이터 세트 사용을 참조하세요.

Dataplex의 Data Catalog 서비스를 사용하여 관리형 데이터 세트 보기

Data Catalog는 Dataplex 내의 확장 가능한 완전 관리형 메타데이터 관리 서비스로, 프로젝트 및 리전에서 데이터 세트를 검색할 수 있는 중앙 위치를 제공합니다.

자세한 내용은 Data Catalog를 사용하여 모델 및 데이터 세트 리소스 검색 개요를 참조하세요.