$ 100최소 계정 크기

마지막 업데이트: 2022년 2월 22일 | 0개 댓글
  • 네이버 블로그 공유하기
  • 네이버 밴드에 공유하기
  • 페이스북 공유하기
  • 트위터 공유하기
  • 카카오스토리 공유하기

$ 100최소 계정 크기

Windows 기반 Tableau Server 도움말

성공적인 Tableau Server 배포에 있어 작업 부하에 적합한 인스턴스를 선택하는 것이 중요한 요소입니다. 광범위한 Amazon EC2 인스턴스 유형에서 선택할 수 있습니다. 사용 가능한 인스턴스 유형 및 $ 100최소 계정 크기 크기의 전체 목록을 보려면 AWS 웹 사이트에서 Amazon EC2 인스턴스 유형 (링크가 새 창에서 열림) 을 참조하십시오.

64비트 Tableau Server에는 최소 4코어 CPU(AWS vCPU 8개에 해당) 및 16 GB RAM이 필요합니다. 하지만 단일 프로덕션 Amazon EC2 인스턴스의 경우 총 8개 CPU 코어(16개 AWS vCPU) 및 64GB RAM을 사용할 것을 강력하게 권장합니다.

M5, M4, C5, C4, R4 및 R4 인스턴스의 경우 AWS vCPU는 2개 스레드의 Intel Xeon 코어로 구성된 단일 하이퍼스레드입니다. 단순하게 생각하면 AWS vCPU는 물리적 코어 한 개의 절반에 해당합니다. 따라서 Amazon EC2 인스턴스 크기를 선택할 때 구매하거나 배포하려는 코어 수의 두 배를 선택해야 합니다. 예를 들어 Tableau Server 8개 코어 라이선스를 구매한 경우(또는 8개 코어가 보장하는 충분한 활성 사용자를 지원해야 하는 경우) 16개 vCPU가 있는 Amazon EC2 인스턴스 유형을 선택해야 합니다. 물리적 코어와 동일한 vCPU 수에 대한 자세한 내용은 AWS 웹 사이트에서 Amazon EC2 및 RDS DB 인스턴스 유형별 $ 100최소 계정 크기 물리적 코어를 참조하십시오.

Windows 운영 체제는 이 16개 vCPU를 8개 코어로 인식하므로 라이선스에 부정적인 영향을 미치지 않습니다.

개발, 테스트 및 프로덕션 환경을 위한 일반적인 인스턴스 유형 및 크기

C5.4xlarge(개발 환경에만 적합함)

m5.4xlarge(개발 또는 테스트환경에만 적합함)

r5.4xlarge(개발, 테스트 또는 프로덕션 환경에 적합함)

참고: Amazon EC2 T2 인스턴스에 Tableau Server 를 설치하는 것은 지원되지 않습니다.

Tableau Server에서 테스트를 마친 다양한 Amazon EC2 인스턴스 유형의 성능 비교에 대해서는 Tableau at the Speed of EC2(EC2 속도의 Tableau) (링크가 새 창에서 열림) 를 참조하십시오.

사이즈[size]

사이즈 [size] 속성은 제품의 표준화된 크기를 설명할 때 사용합니다. 이 속성을 사용하면 사이즈를 기준으로 필터링한 검색결과에 제품을 게재할 수 있습니다. 제출한 사이즈는 제품 옵션이 표시되는 방식에도 영향을 미칩니다.

모든 의류/액세서리 > 의류 (ID 1604 ) 및 의류/액세서리 > 신발 (ID 187 ) 제품의 무료 등록정보에 필수입니다.

다음 국가를 타겟팅하는 의류/액세서리 > 의류 (ID 1604 ) 및 의류/액세서리 > 신발 (ID 187 ) 제품의 쇼핑 광고에 필수입니다.

Google에서 판매자가 제출한 데이터를 이해할 수 있도록 형식에 대한 다음 가이드라인을 따르세요.

유형 문자열(유니코드 문자. 권장: ASCII만)
제한 1~100자(영문 기준)
반복되는 입력란 없음

Schema.org
속성

(설명)
Product.size , Type: Text
파일 형식 예시 값
텍스트 피드 XL
XML 피드 XL

Content API의 데이터 형식에 대한 내용은 Content API for Shopping을 참조하세요.

가이드라인

아래 가이드라인에 따라 제품에 대한 고품질 데이터를 제출하시기 바랍니다.

최소 요구사항

다음은 제품을 게재하기 위해 충족해야 하는 요구사항입니다. 요구사항을 따르지 않은 제품은 Google에 의해 비승인 처리되며 이러한 사항은 판매자 센터 계정의 진단 페이지에서 확인할 수 있습니다.

  • 판매 국가에 맞는 표준 사이즈 값을 사용하세요.인식되는 값의 유형 자세히 알아보기
  • 제품마다 속성을 하나만 제출합니다. 동일한 제품에 여러 사이즈 속성을 제공할 경우 첫 번째 사이즈만 적용됩니다. 추가적인 사이즈 속성은 삭제되며 경고가 주어집니다.
  • 사이즈 값만 제출합니다. '해당 없음', '없음' 또는 '여러 크기'와 같은 값을 제출하지 마세요. , 소재 [material] , 패턴 [pattern] 과 같은 올바른 속성을 통해 제출해야 합니다.
  • 사이즈가 다양한 모든 제품에 이 속성을 제출합니다.
    • 의류 제품의 경우 제품이 사이즈로 구분되는 옵션이면 이 속성을 사용합니다. 예를 들어 'S'는 'S 사이즈 빨간색 티셔츠'에 대한 값으로 사용하고 'L'은 'L 사이즈 빨간색 티셔츠'에 대한 값으로 사용합니다. 또한 상품 그룹 ID [item_group_id] 속성에 동일한 값을 사용하여 각 옵션을 별도의 제품으로 제출합니다.
    • 여러 사이즈를 쉼표( , )로 구분하여 제출하지 마세요. 대신 슬래시를 사용하세요. 예를 들어 'S, M, L'이 아닌 'S/M/L'을 입력합니다.
    • 여러 치수를 사용하는 제품의 경우 여러 치수를 쉼표( , )로 구분하여 제출하지 마세요. 대신 슬래시를 사용하여 여러 치수를 사이즈 값 하나로 줄입니다. 예를 들어 목둘레 16인치 및 소매 길이 34인치를 나타내려면 16/34를 입력합니다.
    • 의류 외의 제품의 경우 관련 크기를 제출합니다. 각종 제품의 크기는 매우 다양하지만 이 정보를 입력하면 적절한 사용자에게 제품을 표시할 수 있습니다.

    이러한 권장사항은 기본적인 요구사항을 충족할 뿐 아니라 실적 향상을 위해 제품 데이터를 최적화하는 데 도움을 줍니다.

    • 사용자가 이해할 수 있는 값을 입력합니다. 입력한 값이 사용자에게 표시될 수 있으므로 제출한 값을 사용자가 이해할 수 있어야 합니다.
    • 사이즈에 일관성 있는 형식을 사용합니다. 예를 들어 S, M, L 사이즈로 제공되는 셔츠를 판매한다고 가정해 보겠습니다. 해당 옵션에 'S', 'M', 'L' 사이즈를 제출하세요. 'S', 'Medium', 'Lrg'와 같이 제출해서는 안 됩니다. 제출한 값은 표준화를 거친 후 사용자에게 표시됩니다. 일관성 있는 사이즈를 제출하면 사이즈를 올바르게 표준화할 수 있습니다.
    • 기타 사이즈 속성을 사용하여 사이즈 세부정보를 더 제공합니다. 사이즈 유형 [size_type] 속성을 사용하여 의복의 재단을 입력하세요. 어느 국가의 사이즈 체계를 사용하는지 나타내려면 사이즈 체계 [size_system] 속성을 사용해야 합니다.
    • 제품의 전체 사이즈를 제출합니다. 제품 사이즈가 여러 요소로 구성된 경우 이러한 정보를 모두 제출해야 합니다. 그렇지 않으면 사이즈를 잘못 이해할 수 있으며 표준화되지 않거나 올바른 사용자에게 표시되지 않을 수 있습니다. 예를 들어 발볼 너비가 다양하게 제작되는 신발을 판매한다면 $ 100최소 계정 크기 사이즈 [size] 속성으로 너비를 지정해야 합니다. 따라서 8호 사이즈만 제출하는 대신 '좁은 발볼의 8호'를 나타내는 '8 N' 사이즈를 제출합니다.
    • 소매업체 정의 패키지 상품의 경우패키지 상품 [multipack] 속성을 사용하여 패키지 상품 수량을 제출하세요. 사이즈에 $ 100최소 계정 크기 패키지 상품의 수량을 제출하지 마세요.

    기타 가이드라인

    각 섹션을 면밀히 검토하여 요구사항이 해당 국가 또는 제품에 적용되는지 확인하세요. 요구사항을 따르지 않은 제품은 Google에 의해 비승인 처리되며 이러한 사항은 판매자 센터 계정의 '진단'에서 확인할 수 있습니다.

    표준 사이즈(모든 국가 및 의류 카테고리)

    표준 숫자 범위(모든 국가 및 카테고리)

    Google은 0~100의 정수를 지원하며 일부 분수 사이즈(1/2, 1/3, 1/4 등)도 사용할 수 있습니다. 이 가이드라인은 모든 국가에서 적용됩니다.

    • 34~60
    • 1~16
    • 24~64
    • 4~64
    • 00~64
    • 34~60
    • 1~16
    • 26~60
    • 000~34
    • 00~40
    • 27~40
    • 000~60
    • 1~10
    • 30~54
    • 30~60
    • 000~34
    • 0~40
    • 28~51
    • 25~35
    • 1~20
    • 0~13
    • 1~14
    • 0~13
    • 30~53
    • 15~35
    • 34~60
    • 30~60
    • 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100
    • 104, 116, 128, 140, 152, 164
    • 4~38
    • 00~60
    • 000~100

    판매 국가에 따라 숫자로 된 신발의 사이즈 값과 발볼 너비를 제출할 수 있습니다.

    모든 판매 국가에서 사용 가능

    미국 및 캐나다에만 사용 가능

    숫자로 된 사이즈 값 및 추가로 설명하는 단어를 제출할 수 있습니다. 사이즈를 명시하기 위해 추가로 설명하는 단어를 추가해야 한다면 영어로 값을 제출할 것을 권장합니다.

    코트 및 재킷

    숫자로 된 사이즈 값 및 추가로 설명하는 단어를 제출할 수 있습니다. 사이즈를 명시하기 위해 추가로 설명하는 단어를 추가해야 한다면 영어로 값을 제출할 것을 권장합니다.

    속옷 및 수영복

    숫자로 된 사이즈 값 및 추가 컵 사이즈를 제출할 수 있습니다.

    스포츠용품

    야구 글러브나 골프채와 같이 왼손잡이용과 오른손잡이용이 구분되는 제품의 경우 사이즈 속성 값을 제출할 때 어느 쪽 손에 사용하는 제품인지에 관한 정보를 포함해야 합니다.

    영아 및 유아(미국만 해당)

    숫자로 된 사이즈 값 및 추가로 설명하는 단어를 제출할 수 있습니다. 사이즈를 명시하기 위해 추가로 설명하는 단어를 추가해야 한다면 영어로 값을 제출할 것을 권장합니다.

    보석(영국만 해당)

    문자로 된 사이즈 값 및 1/4 또는 1/2 단위의 사이즈를 제출할 수 있습니다.

    의류 제품

    의류 제품은 보통 사이즈별로 다릅니다. 각 옵션마다 동일한 상품 그룹 ID [item_group_id] 를 사용합니다. 3가지 사이즈와 2가지 색상으로 제공되는 제품의 예는 다음과 같습니다. 이 예에서는 6가지 옵션을 제출합니다.

    S 사이즈 흰색 Google 로고 티셔츠의 제품 데이터
    속성
    제품명 [title] Google 로고 티셔츠 - S 사이즈 - 흰색
    ID [id] 12345-S-W
    색상 [color] 흰색
    사이즈 [size] S
    상품 그룹 ID [item_group_id] 12345

    S 사이즈 검은색 Google 로고 티셔츠의 제품 데이터
    속성
    제품명 [title] Google 로고 티셔츠 - S 사이즈 - 검은색
    ID [id] 12345-S-B
    색상 [color] 검은색
    사이즈 [size] S
    상품 그룹 ID [item_group_id] 12345

    M 사이즈 흰색 Google 로고 $ 100최소 계정 크기 티셔츠의 제품 데이터
    속성
    제품명 [title] Google 로고 티셔츠 - M 사이즈 - 흰색
    ID [id] 12345-M-W
    색상 [color] 흰색
    사이즈 [size] M
    상품 그룹 ID [item_group_id] 12345

    $ 100최소 계정 크기
    M 사이즈 검은색 Google 로고 티셔츠의 제품 데이터
    속성
    제품명 [title] Google 로고 티셔츠 - M 사이즈 - 검은색
    ID [id] 12345-M-B
    색상 [color] 검은색
    사이즈 [size] M
    상품 그룹 ID [item_group_id] 12345

    L 사이즈 흰색 Google 로고 티셔츠의 제품 데이터
    속성
    제품명 [title] Google 로고 티셔츠 - L 사이즈 - 흰색
    ID [id] 12345-L-W
    색상 [color] 흰색
    사이즈 [size] L
    상품 그룹 ID [item_group_id] 12345

    L 사이즈 검은색 Google 로고 티셔츠의 제품 데이터
    속성
    제품명 [title] Google 로고 티셔츠 - L 사이즈 - 검은색
    ID [id] 12345-L-B
    색상 [color] 검은색
    사이즈 [size] L
    상품 그룹 ID [item_group_id] 12345

    여러 치수로 구성된 사이즈

    일부 사이즈는 목 둘레 '16inches', 소매 길이 '34inches', '톨' 사이즈임을 의미하는 '16/34 Tall'과 같은 여러 치수로 구성됩니다. 이러한 경우 값 하나로 모든 세부정보를 제출해야 합니다.

    목 둘레 16”, 소매 길이 34”, 톨 사이즈 Android 로고 셔츠의 제품 데이터
    속성
    사이즈 [size] 16/34 Tall
    사이즈 체계 [size_system] US
    제품명 [title] Android 로고 셔츠, 16/34 톨 사이즈
    ID [id] 3131-16_34-tall
    상품 그룹 ID [item_group_id] 3131

    특정 재단의 의류

    제품이 쁘띠, 대형, 임산부와 같은 특정 사이즈 그룹에 속한다면 사이즈 유형 [size_type] 속성을 제출합니다.

    제품의 안쪽 솔기 길이가 다르다면 사이즈 [size] 속성과 함께 제출합니다.

    XL 사이즈 대형 검은색 Android 로고 재킷의 제품 데이터
    속성
    사이즈 [size] XL
    사이즈 유형 [size_type] oversize
    제품명 [title] Android 로고 재킷, XL 사이즈, 대형, 검은색
    ID [id] 4567-xlb-blk
    상품 그룹 ID [item_group_id] 4567

    XL 사이즈 검은색 Android 로고 재킷의 제품 데이터
    속성
    사이즈 [size] XL
    사이즈 유형 [size_type] regular
    제품명 [title] Android 로고 재킷, XL 사이즈, 검은색
    ID [id] 4567-ml-blk
    상품 그룹 ID [item_group_id] 4567

    제품의 크기에 영향을 미치는 모든 세부정보를 제출해야 합니다. 많은 의류 제품과 마찬가지로 신발의 실제 크기는 사이즈 [size] , 성별 [gender] , 사이즈 체계 [size_system] 등의 여러 속성을 기준으로 합니다.

    남성용 8.5호 Google 러닝화의 제품 데이터
    속성
    사이즈 [size] 8.5
    사이즈 체계 [size_system] US
    성별 [gender] male
    제품명 [title] Google 러닝화, 남성용 8.5호(미국 사이즈)
    ID [id] 09876-8_5-M-US
    상품 그룹 ID [item_group_id] 09876

    $ 100최소 계정 크기
    여성용 9호 Google 러닝화의 제품 데이터
    속성
    사이즈 [size] 9
    사이즈 체계 [size_system] US
    성별 [gender] female
    제품명 [title] Google 러닝화, 여성용 9호(미국 사이즈)
    ID [id] 09876-9-W-US
    상품 그룹 ID [item_group_id] 09876

    보석은 보통 다양한 크기로 제공됩니다. 사용자에게 표시되는 크기는 대개 사이즈 [size] 및 사이즈 체계 [size_system] 등의 다양한 속성을 기준으로 합니다.

    14K 41½ 사이즈 화이트골드 결혼반지의 제품 데이터
    속성
    사이즈 [size] 41½
    사이즈 체계 [size_system] FR
    제품명 [title] 화이트골드 결혼반지 - 14K - 41½
    색상 [color] 화이트골드
    소재 [material] 화이트골드
    ID [id] 909090-41_5
    상품 그룹 ID [item_group_id] 909090

    아트 프린트

    의류가 아닌 제품의 크기는 보통 표준화되어 있지 않으므로 아트 프린트와 같이 제품이 여러 크기로 제공되는 경우 각 옵션을 계속 별도의 제품으로 제출하되 동일한 상품 그룹 ID [item_group_id] 값을 사용합니다.

    16x12in Android 로고 프린트의 제품 데이터
    속성
    사이즈 [size] 16x12in
    제품명 [title] Android 로고 프린트 - 16x12in
    ID [id] 232323-16x12
    상품 그룹 ID [item_group_id] 232323

    의류가 아닌 제품의 크기는 보통 표준화되어 있지 않으므로 향수와 같이 제품이 여러 크기로 제공되는 경우 각 옵션을 계속 별도의 제품으로 제출하되 동일한 상품 그룹 ID [item_group_id] 값을 사용합니다.

    3.4fl oz 향수병 쁘띠 플뢰르 오드뚜왈렛 스프레이의 제품 데이터
    속성
    사이즈 [size] 3.4fl oz
    사이즈 체계 [size_system] US
    제품명 [title] 쁘띠 플뢰르 오드뚜왈렛 스프레이 - 3.4fl oz 향수병
    ID [id] 454545-3_4floz
    상품 그룹 ID [item_group_id] 454545

    휴대전화 저장용량

    의류가 아닌 제품의 크기는 보통 표준화되어 있지 않으므로 휴대전화 저장용량과 같이 제품이 여러 크기로 제공되는 경우 각 옵션을 계속 별도의 제품으로 제출하되 동일한 상품 그룹 ID [item_group_id] 값을 사용합니다.

    학습 데이터 준비

    AutoML Vision 객체 감지 제품은 Vertex AI Platform에서 사용할 수 있습니다. 리소스를 Vertex AI AutoML 이미지로 마이그레이션하여 새 머신러닝 기능을 가져오고, 엔드 투 엔드 여정을 간소화하고, MLOps로 모델을 프로덕션화하세요.

    이미지 준비

    AutoML Vision 객체 감지 모델은 현실의 물체를 찍은 사진에 최적화되어 있습니다.

    권장 최대 크기는 1024*1024 픽셀입니다.

    1024*1024 픽셀보다 훨씬 큰 이미지의 경우 AutoML Vision 객체 감지의 이미지 정규화 과정 중에 일부 이미지 품질이 손실될 수 있습니다.

    각 레벨에 대해 최소 10개 이상의 이미지가 있어야 하고, 각 이미지에는 최소 1개 이상의 주석이 있어야 합니다(경계 상자 및 라벨).

    하지만 모델 학습을 위해서는 라벨당 약 1,000개의 주석을 사용하는 것이 좋습니다. 일반적으로 라벨당 이미지 수가 많을수록 모델 성능이 향상됩니다.

    가장 흔한 라벨의 이미지가 가장 흔하지 않은 라벨의 이미지보다 최대 100배 많을 때 모델의 성능이 가장 좋습니다.

    모델 성능을 위해서는 빈도가 매우 낮은 라벨을 삭제하는 것이 좋습니다.

    100(기본값), 최대 500입니다.

    이 값은 params.max_bounding_box_count 필드에 predict 요청의 일부로 지정할 수 있습니다.

    학습 데이터는 예측을 수행할 데이터와 최대한 유사해야 합니다.

    예를 들어 사용 사례에 보안 카메라 영상처럼 흐릿한 저해상도 이미지가 포함된다면, 학습 데이터는 흐릿한 저해상도 이미지로 구성해야 합니다. 또한 일반적으로 다양한 각도, 해상도, 배경으로 촬영한 학습 이미지를 제공하면 도움이 됩니다.

    AutoML Vision 객체 감지 모델은 일반적으로 인간이 지정할 수 없는 라벨을 예측할 수 없습니다. 따라서 사람이 1~2초 동안 주시하여 라벨을 붙이도록 훈련시킬 수 없는 이미지라면 모델도 그러한 작업을 수행하도록 학습시키기 어렵습니다.

    권장사항 가이드

    사용할 수 있는 이미지 데이터는 어떤 종류인가요?

    • 지원되는 이미지 파일 형식은 JPEG, PNG, GIF, BMP, ICO입니다.
    • 학습 데이터는 예측을 수행할 데이터와 최대한 유사해야 합니다. 예를 들어 사용 사례에 휴대폰 카메라의 저해상도 이미지가 포함된 경우 학습 데이터가 저해상도 이미지로 구성되어야 합니다. 또한 일반적으로 다양한 각도, 해상도, 배경으로 촬영한 학습 이미지를 제공하면 도움이 됩니다. 또 다른 예시는 고해상도 이미지에서 리전을 감지하려는 경우입니다. 이 경우에는 모델을 잘린 이미지로 학습시키지 마세요.

    데이터의 최소 조건은 무엇인가요?

    • 사용 라벨이 유효한 문자열이어야 합니다(내부에 쉼표 없음). 쉼표는 CSV 기반의 가져오기에서만 문제가 됩니다. 이 문제를 해결하는 방법은 "file_comma,path","label,comma",0,0. 1,1,, 입니다.
    • 경계 상자는 모든 경우에 8*8 픽셀보다 커야 합니다. 이보다 작은 경계 상자는 필터링됩니다.
    • 이미지가 1024*1024 픽셀을 초과할 수 있지만, 이러한 이미지는 자동으로 축소되어 이미지 품질 손실이 발생할 수 있습니다. 따라서 권장되는 최대 이미지 크기는 1024*1024 픽셀입니다. 이러한 크기보다 작은 이미지는 확대되지 않습니다.
    • 모든 경계 상자는 이미지 내부에 있어야 합니다.
    • 경계 상자에는 철저히 남김없이 라벨이 지정되어야 합니다. 하나의 이미지에 자동차가 2개 있으면 항목 모두에 라벨이 지정되어야 합니다.

    데이터세트는 얼마나 커야 하나요?

    • 클수록 더 좋습니다. 거의 항상 사실입니다. 하지만 샘플 추가로 인해 불균형 또는 유출이 발생할 경우에는 예외입니다(아래 참조).
    • 좋은 모델을 학습하는 데 필요한 데이터 양은 다음과 같은 다양한 요소에 따라 달라집니다.
      • 클래스 수. 고유한 클래스가 많을수록 클래스당 필요한 샘플이 증가합니다.
      • 클래스 복잡성/다양성. 인간과 비슷합니다. 인간은 맥주와 와인을 구분할 때 샘플이 몇 개 되지 않아야만 빠르게 학습할 수 있습니다. 5~6가지의 적포도주를 구분하기 위해서는 여러 와인을 상당히 많이 마셔봐야 할 것입니다. 또한 대부분의 경우에는 50가지 종류의 적포도주를 구분하는 것이 매우 어려운 일일 수 있습니다. 적어도 엄청나게 많은 연습이 필요할 것입니다. 마찬가지로 신경망도 코끼리와 고양이는 빠르게 구분할 수 있지만, 30가지 동물들을 분류하기 위해서는 이보다 훨씬 많은 샘플이 필요할 것입니다.

      학습 데이터 세트와 평가 데이터 세트

      머신러닝 모델을 학습할 때는 일반적으로 데이터 세트를 세 가지 개별 데이터 세트로 나눕니다.

      1. 학습 데이터 세트
      2. 검증 데이터세트
      3. 테스트 데이터 세트

      학습 데이터 세트는 모델을 빌드하는 데 사용됩니다. 학습 모델은 학습 데이터에서 패턴을 검색하면서 여러 초매개변수를 시도합니다. 패턴 식별 과정 중 AutoML Vision 객체 감지는 검증 데이터 세트를 사용하여 모델의 초매개변수를 테스트합니다. AutoML Vision 객체 감지는 학습 단계에서 식별된 모든 옵션들 중에서 성능이 가장 우수한 알고리즘 및 패턴을 선택합니다.

      성능이 가장 우수한 알고리즘과 패턴이 발견되었으면 테스트 데이터 세트를 사용하여 오류율, 품질, 정확성을 테스트합니다. 고객은 모델을 독립적으로 테스트하는 $ 100최소 계정 크기 데 사용할 수 있는 별도의 테스트 데이터 세트가 있어야 합니다. 이 테스트 데이터 세트는 사용자에 의해 학습 세트에 지정되거나 학습 시간 중에 자동으로 선택됩니다.

      모델의 편향을 방지하기 위해 검증 데이터 세트와 테스트 데이터 세트가 모두 사용됩니다.$ 100최소 계정 크기 검증 단계 중에는 최적의 모델 매개변수가 사용됩니다. 이러한 최적 모델 매개변수를 사용하면 측정항목이 편향될 수 있습니다. 검증 단계 후에 모델 품질을 평가하기 위해 테스트 데이터 세트를 사용하면 모델에 대해 편향되지 않은 평가 품질이 학습 프로세스에 제공됩니다.

      데이터 세트 샘플을 수동으로 선택할 때는 동일한 모집단을 나타내는 방식으로 데이터 세트를 구성해야 합니다. 마찬가지로 모두 비슷한 라벨 분포를 갖는 비슷한 이미지가 포함된 데이터 세트 분할을 만들어야 합니다.

      수동 및 자동 데이터세트 분할

      학습, 검증, 테스트 분할은 CSV 파일로 데이터 세트를 가져올 때 수동으로 지정할 수 있습니다.

      이를 지정하지 않으면 AutoML Vision 객체 감지가 데이터를 무작위로 분할합니다. 분할은 다음과 같은 방식으로 생성됩니다.

      • 이미지 중 80%는 학습에 사용됩니다.
      • 이미지 중 $ 100최소 계정 크기 10%는 초매개변수를 미세 조정하고 학습 중지 시점을 결정하는 데 사용됩니다.
      • 이미지 중 10%는 모델을 평가하는 데 사용됩니다. 이러한 이미지는 학습에 사용되지 않습니다.

      일반적인 문제

      불균형 데이터: 많은 경우에 클래스(라벨)별 샘플 수는 동일하지 않습니다. 사소한 불균형은 일반적으로 문제가 되지 않지만 클래스 간 차이가 크면 문제가 될 수 있습니다. 일부 클래스가 다른 클래스보다 10배를 초과하여 표시되는 등 불균형이 클 경우에는 모델 작성에 문제가 됩니다. 클래스 불균형에 대처하기 위한 방법이 있지만, 이는 이상적인 모델 학습 구성이 아닙니다. 가능하다면 불균형이 큰 데이터로 모델 학습을 수행하지 않아야 합니다.

      일반적으로 가장 흔한 클래스와 가장 흔하지 않은 클래스 사이의 비율을 2:1로 유지하세요.

      잘못된 분할: 학습 데이터를 제공하면 AutoML Vision 객체 감지가 이를 학습, 검증, 테스트 데이터 세트로 자동으로 분할할 수 있습니다. 또한 직접 학습 분할 라벨을 할당할 수도 있습니다.

      동일한 데이터를 여러 번 가져오더라도 분할이 항상 동일하다고는 보장할 수 없습니다.

      학습, 검증, 테스트 데이터는 강력한 상관관계를 갖지 않습니다. 예를 들어 동영상에 포함된 이미지들과 같이 많은 이미지가 서로 매우 비슷한 경우가 바로 가장 일반적으로 잘못된 사례입니다. 시스템이 데이터 세트를 무작위로 분할하도록 할 경우에는 학습 및 검증/테스트 데이터에 비슷한 이미지가 포함될 가능성이 매우 큽니다. 그러면 결국 테스트 데이터에 대해 잘못해서 높은 정확도를 얻게 됩니다.

      데이터 유출: 데이터 유출은 모델을 편향적으로 만들 수 있는 중요한 문제입니다. 데이터 유출은 알고리즘이 모델 학습 중에 사용하지 않아야 하는 정보를 사용할 수 있는 경우 발생하며, $ 100최소 계정 크기 해당 정보는 향후 예측 수행 시 사용할 수 없게 됩니다. 학습 및 검증 데이터는 물론 테스트 데이터에 대해서도 과도하게 낙관적인 결과로 이어질 수 있습니다. 하지만 이러한 성능은 이후의 확인되지 않은 일부 데이터에 대해 좋은 영향을 주지 못할 수 있습니다. 이러한 문제는 대부분 의도치 않게 발생하며, 데이터를 준비할 때 특별한 주의가 필요합니다.

      유출 예시: 다른 이미지 소스 또는 시야각에 따른 양화 및 음화.

      Except as otherwise noted, the content of this page is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 License, and code samples are licensed under the Apache 2.0 License. For details, see the Google Developers Site Policies. Java is a registered trademark of Oracle and/or its affiliates.

      최소 예금 (choeso yegeum) Meaning in English - English Translation

      Examples of using 최소 예금 in a sentence and their translations

      guarantees a fast withdrawal process of 1 hour a much shorter time than the $ 100최소 계정 크기 24 to 72 hours traders usually have to wait.

      guarantees a fast withdrawal process of 1 hour a much shorter time than the 24 to 72 hours traders usually have to wait.

      While these are not considered the top brokers they all offer something different in regards to returns promotions trading platform demo account

      There is no annual fee(and no fee to acquire the card) and the minimum deposit to gain $ 100최소 계정 크기 $ 100최소 계정 크기 a line of credit is either $49

      Minimum Deposit:- Though many social trading platforms have a low minimum deposit(perhaps as low as $100)

      it is important to consider that you will likely need significantly more capital in order to test different trade leaders' strategies and to find which once work best for you.

      은행 계좌 이체는 최소 25 파운드의 예금을 가지고 있으며 신용 카드와 직불 카드는 최소 10 파운드 만 가지고 온라인 전자 화폐 계좌는 5 파운드의 최소 예금 옵션 (Skrill Neteller FastPay 및 WebMoney와 같은 브랜드)을 가지고 있습니다.

      Bank wire transfers carry a minimum deposit of £25 credit and debit cards have a minimum of just £10 and online e-cash accounts have the £5 minimum deposit option(brands such as Skrill Neteller FastPay and WebMoney).

      See also

      최소 예금 in different Languages

      Word by word translation

      Synonyms of 최소 예금

      Phrases in alphabetical order

      Korean $ 100최소 계정 크기 - English

      English - Korean

      Conjugation Contact About Privacy Policy Tr-ex.me 에서 한국어 Thanks

      and required to achieve the purposes illustrated in the cookie policy. If you want to know more or withdraw your consent to all or some of the cookies, please refer to the cookie policy .
      By closing this banner, scrolling this page, clicking a link or continuing to browse otherwise, you agree to the use of cookies.

      Opt-Out of the sale of personal information
      We won't sell your personal information to inform the ads you see. You may still see interest-based ads if your information is sold by other companies or was sold previously. Opt-Out Dismiss

      최소 거래 (choeso geolae) Meaning in English - English Translation

      Examples of using 최소 거래 in a sentence and their translations

      Most ECN Forex brokers will stipulate a higher minimum trading capital which makes it out of reach for the average trader.

      The minimum trade size on SGT Market's MetaTrader 4 is a volume of 0.01 lots or 1000 notional trading

      See also

      최소 거래 in different Languages

      Word by word translation

      Phrases in alphabetical order

      Korean - English

      English - Korean

      Conjugation Contact About Privacy Policy Tr-ex.me 에서 한국어 Thanks

      and required to achieve the purposes illustrated in the cookie policy. If you want to know more or withdraw your consent to all or some of the cookies, please refer to the cookie policy .
      By closing this banner, scrolling this page, clicking a link or continuing to browse otherwise, you agree to the use of cookies.

      Opt-Out of the sale of personal information
      We won't sell your personal information to inform the ads you see. You may still see interest-based ads if your information is sold by other companies or was sold previously. Opt-Out Dismiss


0 개 댓글

답장을 남겨주세요