Hello 이미지 데이터

이 튜토리얼에서는 Cloud de Confiance 콘솔에서 이미지 분류 모델을 학습시키고 예측을 수행하는 데 필요한 단계를 설명합니다.

이 튜토리얼은 Agent Platform을 사용하여 이미지 분류 모델을 학습시키고 모델을 사용하여 예측을 수행하는 방법을 설명하는 'Hello 커스텀 학습' 튜토리얼의 일부입니다. 이 튜토리얼에서는 에이전트 플랫폼의 커스텀 학습 기능을 사용하여 에이전트 플랫폼의 사전 빌드된 컨테이너 환경 중 하나에서 TensorFlow Keras 학습 애플리케이션을 실행합니다. 이 커스텀 학습 작업은 머신러닝(ML) 모델을 학습시켜 꽃 이미지를 유형에 따라 분류합니다. ML 모델을 학습시킨 후 이 튜토리얼에서는 엔드포인트를 만들어 해당 엔드포인트에서 웹 앱으로 예측을 제공하는 방법을 보여줍니다.

튜토리얼 페이지

이 튜토리얼은 여러 페이지로 이루어져 있습니다.

1. 프로젝트 및 환경 설정
2. 커스텀 이미지 분류 모델 학습
3. 커스텀 이미지 분류 모델을 사용한 예측 제공
4. 프로젝트 삭제

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

콘솔 내 둘러보기 튜토리얼

이 튜토리얼에서는 Google의 AutoML 기술을 사용하여 멀티 라벨 이미지 분류 모델을 빌드하는 방법을 알아봅니다. 이 튜토리얼은Cloud de Confiance 콘솔에서 제공됩니다.