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데이터 세트 만들기
데이터 세트 명
최대 128자(영문기준)까지 사용할 수 있습니다
데이터 유형 및 목표선택
먼저 데이터 세트에 포함할 데이터 유형을 선택하세요. 그런 다음 학습된 모델로 달성하려는 목표를 선택하세요.
모델 유형 자세히 알아보기
Tabular
Timeseries
Vision
NLP
Regression(회귀)
주택 가격이나 소비자 지출 등 타겟 열의 숫자 값을 예측합니다.
Classification(분류)
정해진 수의 카테고리에서 타겟 열의 카테고리를 예측합니다
Forecasting(예측)
특정 이벤트가 발생할 가능성 또는 수요를 예측합니다.
Image
classification(Single-label)
이미지에 해당하는 올바른 라벨 1개를 예측합니다.
Image
classification(Multi-label)
이미지에 해당하는 올바른 라벨을 1개 이상 예측합니다.
Image
object detection
관심이 있는 객체의 위치를 모두 예측합니다.
Image
segmentation
라벨을 사용하여 이미지의 픽셀당 영영을 예측합니다.
Text
classification(Single-label)
문서에 할당할 올바른 라벨 1개를 예측합니다.
Text
classification(Multi-label)
문서에 할당할 올바른 라벨을 1개 이상 예측합니다.
Text entity extraction
entity extraction
텍스트 항목 내에서 키워드를 식별합니다.
Text
sentiment analysis
텍스트에서 표현된 전반적인 감정을 파악합니다.
취소
생성