Hello 텍스트 데이터

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.

이 튜토리얼에서는 Google Cloud 콘솔의 텍스트 분류 모델을 학습시키고 예측을 수행하는 데 필요한 단계를 설명합니다.

이 튜토리얼에서는 Kaggle 오픈소스 데이터 세트 HappyDB에서 '행복한 순간'으로 크라우드 소싱된 컬렉션을 사용하여 AutoML 모델을 학습시킵니다. 결과 모델은 행복한 순간을 행복의 이유를 나타내는 카테고리로 분류합니다.

참고: 이 데이터는 이 데이터는 크리에이티브 커먼즈 CCO: 공개 도메인 라이선스를 통해 제공됩니다.

이 튜토리얼을 완료하려면 다음 페이지의 안내를 따르거나 Google Cloud 콘솔의 비슷한 튜토리얼인 콘솔 내 둘러보기 튜토리얼을 사용할 수 있습니다.

튜토리얼 페이지

이 튜토리얼은 여러 페이지로 이루어져 있습니다.

1. 프로젝트 설정
2. 텍스트 분류 데이터 세트 만들기
3. AutoML 텍스트 분류 모델 학습
4. 일괄 예측을 위한 모델 배포
5. 프로젝트 삭제

콘솔 내 둘러보기 튜토리얼

이러한 두 튜토리얼은 Google Cloud 콘솔에서 제공됩니다.

1부

콘솔 내 둘러보기 튜토리얼의 1부에서는 Google의 AutoML 기술을 사용해서 텍스트 분류 모델을 빌드하는 방법을 알아봅니다.

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Google Cloud 콘솔에서 이 태스크에 대한 단계별 안내를 직접 수행하려면 둘러보기를 클릭합니다.

둘러보기

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2부

AutoML 텍스트 분류 모델 빌드에 대한 두 번째 튜토리얼입니다. 계속하려면 1부에서 학습한 모델이 필요합니다.

• 후속 튜토리얼(선택사항)

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  Google Cloud 콘솔에서 이 태스크에 대한 단계별 안내를 직접 수행하려면 둘러보기를 클릭합니다.

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