Hello 테이블 형식 데이터: 데이터 세트 만들기 및 AutoML 분류 모델 학습

Google Cloud Console을 사용하여 테이블 형식 데이터 세트를 만들고 이를 사용하여 분류 모델을 학습시킵니다.

이 가이드는 여러 페이지로 이루어져 있습니다.

  1. 프로젝트 및 환경 설정

  2. 데이터 세트 만들기 및 AutoML 분류 모델 학습

  3. 엔드포인트에 모델을 배포하고 예측 전송

  4. 프로젝트 삭제

각 페이지에서는 이 가이드의 이전 페이지에서 안내를 이미 수행했다고 가정합니다.

테이블 형식 데이터 세트 만들기

  1. Google Cloud Console의 Vertex AI 섹션에서 데이터 세트 페이지로 이동합니다.

    데이터 세트 페이지로 이동

  2. 버튼 모음에서 만들기를 클릭하여 새 데이터 세트를 만듭니다.

  3. 데이터 세트 이름에 Structured_AutoML_Tutorial을 입력하고 테이블 형식 탭을 선택합니다.

    리전us-central1로 둡니다.

  4. 만들기를 클릭하여 데이터 세트를 만듭니다.

  5. 데이터 소스 선택에서 Cloud Storage에서 CSV 파일 선택을 클릭하고 Cloud Storage 경로에 cloud-ml-tables-data/bank-marketing.csv를 입력합니다.

  6. 계속을 클릭합니다.

    분석 창이 열립니다.

  7. 통계 생성을 클릭하여 데이터 세트의 통계를 생성합니다.

    통계가 생성되면 특성을 클릭하여 해당 특성의 데이터에 대한 자세한 내용을 볼 수 있습니다.

AutoML 분류 모델 학습

  1. 새 모델 학습을 클릭합니다.

  2. 새 모델 학습 창에서 데이터 세트 필드에 이전에 만든 데이터 세트를 선택했는지 확인하고 목표에 대한 분류를 선택합니다.

  3. AutoML 학습 방법이 선택되었는지 확인하고 계속을 클릭합니다.

  4. 타겟 열에 대해 Deposit을 선택하고 계속을 클릭합니다.

    열 목록이 표시되고 각 특성에 사용되는 변환이 표시됩니다.

  5. 계속을 클릭하여 컴퓨팅 및 가격 책정 패널을 표시하고 학습 예산에 1을 입력합니다.

  6. 학습 시작을 클릭합니다.

    학습 예산에 따라 실제 학습 시간이 결정되지만 학습을 완료하는 데 걸리는 시간에는 다른 활동이 포함되므로 전체 프로세스가 1시간 이상 걸릴 수 있습니다. 모델 학습이 끝나면 녹색 체크 표시 상태 아이콘과 함께 모델 탭에 모델의 활성 링크가 표시됩니다.

다음 단계

이 가이드의 다음 페이지에 따라 모델을 배포하고 예측 요청하기