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. AutoML 텍스트와 Gemini를 비교하려면 AutoML 텍스트 사용자를 위한 Gemini를 참조하세요. Gemini에서 개선된 프롬프팅 기능을 통해 향상된 사용자 환경을 제공하는 방법에 대한 자세한 내용은 조정 소개를 참조하세요. 조정을 시작하려면 Gemini 텍스트 모델에 대한 모델 조정을 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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