학습용 데이터셋을 구성하는 간편한 방법
DS2 DATASET을 활용하면 인공지능 개발 준비단계인 학습용 데이터셋 구성을 간편하게 수행할 수 있습니다.
DS2 DATASET을 활용하면 인공지능 개발 준비단계인 학습용 데이터셋 구성을 간편하게 수행할 수 있습니다.
데이터의 직접 업로드, DB 연동을 통한 불러오기를 통해 기존 데이터를 학습용 데이터셋으로 구성할 수 있습니다.
* 파일 업로드가 아닌 DB 연동은 별도 문의를 통해 가능합니다.
기존 보유 데이터가 없더라도 Public Data로 바로 학습용 데이터셋을 구성하고 인공지능 개발에 활용할 수 있습니다.
기존 데이터를 활용하거나, Public Data를 활용할 때 복수의 데이터를 결합하여 학습용 데이터셋을 구축하거나 자동 데이터 전처리 기능을 활용하여 기본적인 전처리 작업을 수행할 수 있습니다.
인공지능을 지속적으로 고도화할 수 있도록 인공지능 운영을 통해 발생하는 데이터를 초기 학습 데이터에 추가하고 재학습할 수 있도록 축적합니다.
* 인공지능 재학습을 위한 데이터 축적은 SKYHUB AI를 활용하는 경우에만 사용할 수 있습니다.
DS2.ai의 MLOps를 위한 데이터 파이프라인을 Python 코드로 구축할 수 있습니다. SDK를 통해 데이터의 업로드부터 라벨링 생성, 인공지능 학습 및 배포까지 모든 기능을 사용할 수 있습니다.
Learn more →
from ds2 import DS2
ds2 = DS2(apptoken=“s2234k3b4”)
ds2.create_dataconnector(
"people.zip",
has_label_data=True
)
데이터의 직접 업로드, DB 연동을 통한 불러오기를 통해 기존 데이터를 학습용 데이터셋으로 구성할 수 있습니다.
* 파일 업로드가 아닌 DB 연동은 별도 문의를 통해 가능합니다.
기존 보유 데이터가 없더라도 Public Data로 바로 학습용 데이터셋을 구성하고 인공지능 개발에 활용할 수 있습니다.
기존 데이터를 활용하거나, Public Data를 활용할 때 복수의 데이터를 결합하여 학습용 데이터셋을 구축하거나 자동 데이터 전처리 기능을 활용하여 기본적인 전처리 작업을 수행할 수 있습니다.
인공지능을 지속적으로 고도화할 수 있도록 인공지능 운영을 통해 발생하는 데이터를 초기 학습 데이터에 추가하고 재학습할 수 있도록 축적합니다.
* 인공지능 재학습을 위한 데이터 축적은 SKYHUB AI를 활용하는 경우에만 사용할 수 있습니다.
DS2.ai의 MLOps를 위한 데이터 파이프라인을 Python 코드로 구축할 수 있습니다. SDK를 통해 데이터의 업로드부터 라벨링 생성, 인공지능 학습 및 배포까지 모든 기능을 사용할 수 있습니다.
Learn more →
from ds2 import DS2
ds2 = DS2(apptoken=“s2234k3b4”)
ds2.create_dataconnector(
"people.zip",
has_label_data=True
)