기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
인공 지능 및 기계 학습(AI/ML)의 핵심은 빠른 실험입니다. Amazon Comprehend를 사용하면 데이터에 대한 인사이트를 얻는 데 사용할 모델을 학습 및 구축할 수 있습니다. 모델 버전 관리를 사용하면 더 많거나 다른 데이터 세트를 제공하더라도 모델 실행 결과와 관련된 모델링 기록 및 성적을 추적할 수 있습니다. 사용자 정의 분류 모델 또는 사용자 정의 개체 인식 모델을 버전 관리와 함께 사용할 수 있습니다. 시계열에 따른 다양한 버전을 살펴보면 해당 버전이 얼마나 성공적인가에 대한 인사이트를 얻고 성공 상태에 도달하는 데 어떤 파라미터를 사용했는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
기존 사용자 정의 분류 모델 또는 개체 인식 모델의 새 버전을 학습시킬 때에 모델 세부 정보 페이지에서 새 버전을 생성하기만 하면 됩니다. 그러면 모든 세부 정보가 자동으로 채워집니다. 새 버전 관리는 이전 모델과 동일한 이름(VersionID라고 함)을 사용하지만 생성 과정에서 고유한 버전 이름을 지정해야 합니다. 모델에 새 버전을 추가하면 모델 세부 정보 페이지에서 모든 이전 버전과 그 세부 정보를 한 번에 볼 수 있습니다. 버전 관리를 사용하여 학습 데이터 세트를 변경하면 모델 성능이 어떻게 변하는지 확인할 수 있습니다.
새 사용자 정의 분류기 버전 만들기 (콘솔)
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에 로그인 AWS Management Console 하고 https://console.aws.amazon.com/comprehend/
Amazon Comprehend 콘솔을 엽니다. -
왼쪽 메뉴에서 사용자 정의을 선택한 다음 사용자 정의 분류를 선택합니다.
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분류자 목록에서 새 버전을 만들 사용자 정의 모델의 이름을 선택합니다. 사용자 지정 모델 세부 정보 페이지가 표시됩니다.
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오른쪽 상단에서 새 모델 생성을 선택합니다. 상위 사용자 정의 분류 모델의 세부 정보가 미리 채워진 화면이 열립니다.
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버전 이름 아래의 새 버전에 고유한 이름을 추가합니다.
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버전 세부 정보에서 새 모델과 관련된 언어 및 레이블 수를 변경할 수 있습니다.
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데이터 사양 섹션에서 새 버전에 데이터를 제공하는 방법을 구성합니다. 이전 모델의 문서와 새 문서를 포함하여 전체 데이터를 제공해야 합니다. 분류기 모드 (단일 레이블 또는 다중 레이블), 데이터 형식 (CSV 파일, 증강 매니페스트), 교육 데이터세트, 테스트 데이터세트 (자동 분할 또는 사용자 지정 테스트 데이터 구성) 를 변경할 수 있습니다.
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(선택 사항) 출력 데이터용 S3 위치를 업데이트합니다.
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액세스 권한에서 기존 IAM 역할을 생성하거나 기존 역할을 사용합니다.
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(선택 사항) VPC 설정 업데이트
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(선택 사항) 새 버전에 태그를 추가하면 세부 정보를 추적할 수 있습니다.
사용자 정의 분류기 생성 방법에 대한 자세한 내용은 사용자 정의 분류기 생성을 참조하세요.
새 사용자 정의 개체 인식기 버전 생성 (콘솔)
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에 로그인 AWS Management Console 하고 https://console.aws.amazon.com/comprehend/
Amazon Comprehend 콘솔을 엽니다. -
왼쪽 메뉴에서 사용자 정의을 선택한 다음 사용자 정의 개체 인식을 선택합니다.
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인식기 모델 목록에서 새 버전 생성에 사용할 인식기의 이름을 선택합니다. 세부 정보 페이지가 표시됩니다.
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오른쪽 상단에서 새 버전 학습을 선택합니다. 상위 개체 인식기의 세부 정보가 미리 채워진 화면이 열립니다.
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버전 이름 아래의 새 버전에 고유한 이름을 추가합니다.
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사용자 정의 개체 유형에서 사용자 데이터 세트에서 인식기로 식별할 사용자 정의 레이블 또는 레이블을 추가하고 유형 추가를 선택합니다. 제공한 주석 또는 개체 목록에서 사용자 정의 개체 유형을 선택합니다. 그러면 인식기는 작업을 실행할 때 포함된 모든 개체 유형을 사용하여 데이터 집합의 개체를 식별합니다. 여러 단어를 사용하는 경우 각 개체 유형은 대문자여야 하며 단어 사이에 밑줄을 넣어야 합니다. 최대 25개의 유형이 허용됩니다.
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(선택 사항) 작업이 처리되는 동안 저장소 볼륨의 데이터를 암호화하려면 인식기 암호화를 선택합니다.
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교육 데이터 섹션에서 주석 및 데이터 형식 세부 정보 (CSV 파일, 증강 매니페스트), 단일 레이블 또는 다중 레이블), 데이터 형식 (CSV, 증강 매니페스트), 교육 데이터세트 및 테스트 데이터 세트 (자동 분할 또는 사용자 지정 테스트 데이터 구성) 를 지정합니다.
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(선택 사항) 출력 데이터용 S3 위치를 업데이트합니다.
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액세스 권한에서 기존 IAM 역할을 생성하거나 기존 역할을 사용합니다.
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(선택 사항) VPC 설정 업데이트
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(선택 사항) 새 버전에 태그를 추가하면 세부 정보를 추적할 수 있습니다.
사용자 정의 개체 인식기에 대해 자세히 알아보려면 사용자 정의 개체 인식 및 콘솔을 사용한 사용자 정의 개체 인식기 생성을 참조하세요.
