이 튜토리얼에서는 Google Cloud 콘솔의 이미지 분류 모델을 학습시키고 예측을 수행하는 데 필요한 단계를 설명합니다.
이 튜토리얼을 완료하려면 다음 페이지의 안내를 따르거나 Google Cloud 콘솔의 비슷한 튜토리얼인 콘솔 내 둘러보기 튜토리얼을 사용할 수 있습니다. 콘솔 내 튜토리얼 둘러보기에서는 멀티 라벨 데이터 세트를 사용하고 문서에 있는 튜토리얼에서는 단일 라벨 데이터 세트를 사용합니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2025-09-04(UTC)"],[],[],null,["# Hello image data\n\nThis tutorial walks you through the required steps to train and get predictions\nfrom your image classification model in the Google Cloud console.\n\nTo complete this tutorial, you can either follow the instructions in the\nfollowing pages or use the in-console walkthrough tutorial, which is a similar\ntutorial in the Google Cloud console. The tutorial in-console walkthrough uses a\nmulti-label dataset and the one in the documentation uses a single-label dataset.\n\nTutorial pages\n--------------\n\nThis tutorial has several pages:\n\n1. [Setting up your project](/vertex-ai/docs/tutorials/image-classification-automl).\n2. [Creating a image classification dataset](/vertex-ai/docs/tutorials/image-classification-automl/dataset).\n3. [Training an AutoML image classification model](/vertex-ai/docs/tutorials/image-classification-automl/training).\n4. [Deploying the model for batch predictions](/vertex-ai/docs/tutorials/image-classification-automl/deploy-predict).\n5. [Cleaning up your project](/vertex-ai/docs/tutorials/image-classification-automl/cleanup)."]]
