파일을 전달하고 데이터 구조를 다시 설명합니다.
파일과 스키마를 한 프로젝트에서 함께 확인합니다.
막막했던 AI 프로젝트를 이제는 프롬프트 한줄로
당신의 한 줄에서 시작되는 실행 로드맵.
파일을 전달하고 데이터 구조를 다시 설명합니다.
파일과 스키마를 한 프로젝트에서 함께 확인합니다.
빈 환경에서 전처리와 모델 코드를 구성합니다.
과제에 필요한 노드와 초기 설정을 연결합니다.
실행 로그와 결과를 여러 도구에서 맞춰 봅니다.
실행 상태와 결과를 같은 흐름에서 검토합니다.
레이어를 하나 추가하고 과적합을 줄일 설정을 제안해줘.
은닉층을 하나 추가하고 dropout과 weight decay 값을 조정하는 변경안입니다. 성능 개선을 보장하지 않으며 실제 데이터로 검증해야 합니다.
model: mlp_classifier
hidden_layers: [128, 64]
dropout: 0.20
weight_decay: 0.0001
validation_split: 0.20
기본 설정을 보고 있습니다.
시간과 센서 값이 쌓인 CSV에서 고장 전에 나타나는 패턴을 찾습니다.
숫자와 범주가 섞인 표에서 원하는 결과 열을 맞추도록 학습합니다.
제품과 대상 사진을 유형별로 나누고 결과를 함께 검토합니다.
장비 소리와 음성 파일을 상태별로 구분해 분류합니다.
문의와 리뷰 문장을 주제별로 나누어 정리합니다.
영상을 이미지 프레임으로 바꿔 장면 단위로 분류합니다.
클래스별 폴더로 정리된 이미지를 그대로 학습에 사용합니다.
사진과 설명, 수치를 한 프로젝트에 넣어 하나의 흐름으로 묶습니다.
찾기, 잡기, 옮기기로 나뉜 동작을 실행 가능한 노드로 연결합니다.
업로드 입구는 CSV와 ZIP입니다. ZIP에서는 이미지·오디오 폴더와 metadata.csv 또는 metadata.jsonl, 클래스별 폴더 구조를 해석할 수 있습니다. 영상 파일은 현재 직접 입력 대신 이미지 프레임 매니페스트로 변환해야 합니다.
이미지는 JPG, JPEG, PNG, WEBP, BMP를, 오디오는 WAV, MP3, FLAC, OGG, M4A를 지원합니다. 데이터 허브에서 현재 바로 가져올 수 있는 형식은 CSV입니다.
가능합니다. 채팅으로 전처리·모델·은닉층·dropout·epoch·검증 비율과 생성 코드를 바꿀 수 있고, 직접 검토·수정하거나 턴 단위로 되돌릴 수 있습니다. 본 학습은 사용자가 확인한 뒤 직접 시작합니다.
공개된 Windows 또는 macOS 설치 파일은 아직 확인되지 않았습니다. 현재 운영체제 선택기는 준비 중 상태를 명확히 표시하며, 검증된 파일이 준비되면 실제 링크로 연결해야 합니다.
로컬 CPU와 SSH로 연결한 Linux 실행 환경을 사용할 수 있으며, Elice, AWS EC2, GCP Compute 연결 코드가 포함돼 있습니다. 제공자별 계정과 실행 환경 설정은 별도로 필요합니다.
현재 웹사이트에서 고정 가격이나 무료 GPU를 약속하지 않습니다. 선택한 모델, 외부 AI 서비스와 연결한 실행 환경에 따라 비용이 달라질 수 있으므로 실제 도입 전에 확인해야 합니다.