AI 기반 레시피 만들기: Google Cloud의 AI 플랫폼 사용 가이드
심층 논의
이해하기 쉬운
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이 글에서는 Google Cloud의 AI 플랫폼을 사용하여 레시피 생성을 위한 머신러닝 모델을 만드는 방법을 탐구합니다. 요리 유형을 입력으로 받아 재료 양을 출력하는 모델 구축 과정을 자세히 설명하며, 데이터 수집, 준비 및 모델 배포를 위한 실용적인 단계를 제공합니다. 또한 코드 없는 모델 생성을 위한 AutoML Tables의 사용도 강조합니다.
- 주요 포인트
- 독특한 통찰
- 실용적 응용
- 핵심 주제
- 핵심 통찰
- 학습 성과
• 주요 포인트
- 1레시피를 위한 ML 모델 생성에 대한 명확하고 단계별 가이드를 제공합니다.
- 2Mars Wrigley와의 실제 사례 연구를 통합하여 실용성을 높입니다.
- 3다양한 AI 플랫폼 도구의 사용을 효과적으로 설명합니다.
• 독특한 통찰
- 1요리 창의성과 머신러닝을 결합하여 AI의 혁신적인 응용을 보여줍니다.
- 2ML의 접근성을 높이기 위한 코드 없는 솔루션인 AutoML Tables의 잠재력을 강조합니다.
• 실용적 응용
- 이 글은 요리 레시피에 머신러닝을 적용하고자 하는 사용자에게 실행 가능한 단계와 리소스를 제공하여 매우 실용적입니다.
• 핵심 주제
- 1머신러닝 모델 개발
- 2AI를 이용한 레시피 생성
- 3Google Cloud AI 도구
• 핵심 통찰
- 1요리 예술과 머신러닝의 혁신적인 교차점.
- 2식품 레시피에 맞춘 ML 모델 구축을 위한 상세한 실용 가이드.
- 3AI 접근성을 위한 코드 없는 솔루션 강조.
• 학습 성과
- 1레시피 생성을 위한 ML 모델 구축 과정을 이해합니다.
- 2Google Cloud AI 도구를 효과적으로 사용하는 방법을 배웁니다.
- 3요리 예술에서 AI의 혁신적인 응용에 대한 통찰을 얻습니다.
| 예시 | 튜토리얼 | 코드 샘플 | 시각 자료 |
| 기초 | 고급 내용 | 실용적 팁 | 모범 사례 |
목차
“ 소개
인공지능(AI)은 요리 세계를 포함한 다양한 산업을 혁신하고 있습니다. 이 글에서는 Google Cloud의 AI 플랫폼을 사용하여 독특한 레시피를 생성하기 위한 머신러닝 모델을 만드는 방법을 탐구합니다. 데이터 수집부터 배포까지 레시피 생성을 위한 ML 모델 구축 과정을 논의하고, AI 기반 레시피 생성에 관심 있는 분들을 위한 유용한 리소스를 제공합니다.
“ ML 레시피 모델 구축을 위한 목표 및 단계
ML 레시피 모델을 만드는 주요 목표는 특정 유형의 요리에 대한 재료 양을 생성할 수 있는 시스템을 개발하는 것입니다. 이를 달성하기 위해 다음 단계를 따르세요:
1. 원하는 요리 유형에 대한 충분한 레시피 데이터셋을 수집합니다.
2. 질감, 맛 및 일관성에 영향을 미치는 핵심 재료에 집중하여 데이터를 준비합니다.
3. 측정을 표준화하고 입력을 스케일링하여 데이터를 전처리합니다.
4. AI 플랫폼 도구 또는 AutoML Tables를 사용하여 모델을 구축합니다.
5. AI 플랫폼 하이퍼파라미터 튜닝 또는 AutoML Tables의 자동화된 특성 공학을 사용하여 모델을 훈련합니다.
6. 모델을 배포하고 새로운 레시피에 대한 재료 양을 예측하는 데 사용합니다.
“ 모델 개발을 위한 AI 플랫폼 도구
Google Cloud의 AI 플랫폼은 ML 모델 개발을 용이하게 하는 여러 도구를 제공합니다:
1. AI 플랫폼 노트북: 특성 공학 및 모델 개발을 위한 주피터 랩 환경.
2. 텐서플로우: 오픈 소스 머신러닝 프레임워크.
3. AI 플랫폼 하이퍼파라미터 튜닝: 모델 하이퍼파라미터 최적화를 위한 서비스.
4. AI 플랫폼 예측: 훈련된 모델을 배포하고 예측을 제공하는 도구.
5. AutoML Tables: 표 형식 데이터에서 ML 모델을 생성하기 위한 코드 없는 솔루션.
“ ML 모델 생성 과정의 주요 단계
1. 데이터 수집: 선택한 요리 유형에 대한 다양한 레시피를 수집합니다.
2. 데이터 준비: 레시피 전반에 걸쳐 공통적인 핵심 재료를 식별합니다.
3. 데이터 전처리: 일관성을 위해 측정을 표준화하고 입력을 스케일링합니다.
4. 모델 구축: AI 플랫폼 도구 또는 AutoML Tables를 사용하여 모델을 구성합니다.
5. 모델 훈련: 하이퍼파라미터를 최적화하고 특성 공학을 수행합니다.
6. 모델 배포: 새로운 레시피에 대한 예측을 위해 훈련된 모델을 배포합니다.
“ AI 플랫폼 시작을 위한 리소스
AI 플랫폼을 시작하는 데 도움이 되는 리소스를 탐색해 보세요:
1. AI 플랫폼 빠른 시작: Keras를 사용하여 신경망을 훈련하고 배포하는 튜토리얼.
2. 첫 번째 AI 플랫폼 노트북 만들기: AI 플랫폼 노트북을 생성하고 사용자 정의하는 가이드.
3. What-If 도구: 모델 동작을 시각화하고 분석하는 기능.
“ 코드 없는 ML 모델 생성을 위한 AutoML Tables
코드 없는 접근 방식을 선호하는 분들을 위해 AutoML Tables는 맞춤형 ML 모델을 생성하기 위한 접근 가능한 솔루션을 제공합니다. 특성 공학을 자동화하고 전체 ML 워크플로우를 안내합니다. 데이터셋 생성, 데이터 가져오기, 모델 배포 및 결과 평가 방법을 배우기 위해 빠른 시작, 샘플 및 비디오를 탐색하세요.
“ 추가 학습 리소스
AI 플랫폼 및 그 기능에 대한 이해를 더욱 향상시키기 위해 다음의 추가 리소스를 확인하세요:
1. AI Adventures 비디오 재생 목록: 사용자 정의 컨테이너로 모델 훈련, AI 플랫폼 파이프라인 사용, AI 예측 서비스 활용과 같은 주제를 다룹니다.
2. AI 데이터 라벨링 서비스: 훈련 데이터의 품질을 향상시키는 방법을 배웁니다.
3. Google Cloud AI 문서: 다양한 AI 및 ML 주제에 대한 포괄적인 가이드와 튜토리얼을 탐색합니다.
원본 링크: https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/cook-your-own-ml-recipes-ai-platform
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