교육 실험

기계 학습 모델을 교육한다는 것은 데이터를 알고리즘에 공급하고 알고리즘이 데이터의 패턴을 학습하게 하는 것을 의미합니다. 데이터에 대한 초기 교육 후 생성된 메트릭에서 모델에 대해 많은 것을 배우게 됩니다. 배포하기에 충분한 모델을 갖기 전에 구체화 및 재교육을 여러 번 반복해야 합니다.

실험 교육 실행

다음과 같이 하십시오.

1. 새 실험을 만들고 구성하거나 카탈로그에서 실험을 엽니다.

2. 화면 오른쪽 아래에서 실험 실행을 클릭하여 교육을 시작합니다.

   (다음 반복의 경우 버튼에 v2 실행, v3 실행 등이 표시됩니다.)

교육이 완료되면 모델 메트릭이 표시됩니다. 이제 모델을 검토하고 구체화할 준비가 되었습니다. 자세한 내용은 모델 검토 및 모델 구체화를 참조하십시오.

교육 작업 관리

테넌트 관리자는 관리 콘솔에서 실험 교육 작업을 중지하거나 취소할 수 있습니다. 자세한 내용은 실험 및 ML 배포 관리를 참조하십시오.

단일 모델의 교육이 완료되었을 때와 실험 버전의 모든 모델의 교육이 완료되었을 때 알림을 받을 수 있습니다. 자세한 내용은 공간 알림 관리을 참조하십시오.