Infra/Google Cloud Platform3 [GCP] Vertex AI로 동영상 분류 학습 Vetex AI - 학습 시키기 " Vertex AI의 세 번째 포스팅입니다 " " 이전의 내용은 이전 포스팅을 참고해주세요 " 라벨링된 데이터를 통해 모델 학습 이전 포스팅에서 데이터를 라벨링하여서 AI가 사용하는 저장소에 라벨링된 데이터를 넣어두었습니다. 이제는 라벨링된 데이터를 학습시켜줍니다. Vertex AI 는 AUTOML로 하이퍼파라미터 부터 다양한 설정을 모델이 판단하여 학습을 진행하기 때문에 우리가 설정할 수 있는 설정이 얼마 있지 않습니다. 일단 먼저 학습을 시켜주기 위해서 아래의 Vertex 데이터 세트에 접속합니다. 바로 Vertex 학습 메뉴로 이동하여도 무방합니다. 일단 데이터세트에 메뉴에 있다면 오른쪽의 새 모델 학습 버튼을 눌러줍니다. 그러면 모델 학습 창이 나오게 됩니다. 3.. 2022. 2. 26. [GCP] Vertex AI로 동영상 분류 모델 만들기 Vetex AI - 모델 만들기 " Vertex AI의 두 번째 포스팅입니다 " " 이전의 내용은 이전 포스팅을 참고해주세요 " Cloud Storage의 영상 데이터 셋 라벨링 이전 포스팅에서 저희는 GCP의 계정을 설정하고, Storage에 데이터를 저장한 뒤 Vertax AI의 설정과 모델에 사용될 데이터 셋을 만들었습니다. 위의 콘솔창을 확인하면 최근 데이터세트에 새로 만든 데이터 셋이 제작된 것을 확인 할 수 있습니다. 하지만 이 데이터 셋은 라벨링이 되지 않은 데이터 셋입니다. 학습을 시켜줄려면 이제 라벨링을 해줘야겠죠 라벨링을 지원하는 방법은 총 3가지가 존재합니다. [1] CSV 파일 형식을 이용하여 CSV 문서와 영상 셋의 위치정보를 매핑시켜서 한번에 라벨링을 처리하는 방법 [2] 일일히.. 2022. 2. 25. [GCP] Vertex AI " Vertex AI의 첫 번째 포스팅입니다 " Vertex AI 사용 [ 동영상 분류 ] Google에서 현재 서비스중인 서비스 중 인공지능인 Vertex AI를 사용해보려고 합니다. 다양한 클라우드 플랫폼 AWS, MS .. 에서도 AI 서비스를 지원하고 있지만 구글 클라우드 AI 서비스가 뛰어나다고 합니다. 현재 플랫폼에서는 Vertex AI 말고도 쿠버네티스나 VPC , Storage 서비스 등 많은 서비스를 지원하고 있는 상황입니다. Vertex AI는 머신 러닝 중에서도 Auto ML입니다. 모델 자체에서 알아서 하이퍼 파라미터나 다른 설정들을 건드리면서 최적의 식을 만들어서 모델을 구성하는 방식입니다. 저처럼 머신러닝의 이해도가 부족하거나, 초심자의 경우에도 쉽게 모델을 돌려볼 수 있고 배포.. 2022. 2. 25. 이전 1 다음 반응형
