질문을 설명하세요
필요한 데이터, 목표, 결과를 정리하세요. 의도한 평가 방식을 명확히 하세요.
브리프에서 결과까지.
빌드하고 평가하세요
프로젝트를 생성하고, 지원되는 학습 또는 예측 작업을 실행한 뒤, 별도의 평가 결과를 확인하세요.
근거 자료를 보관하세요
리포트와 출력 결과물을 검토한 다음, 프로젝트를 개선하거나 파일을 여러분의 워크플로로 가져가세요.
결과는 데이터와 평가 설정에 따라 달라집니다. 퀀트 트레이딩 전략 빌드는 계획되어 있으나, 현재는 지원되는 출력 형식이 아닙니다.
여러분의 데이터에서 검증 가능한 답까지.
질문을 정의하고, 접근 방식을 검증하고, 결과의 근거 자료를 보관하세요.
질문을 정의하세요
데이터에 명확한 목적을 부여하세요.
각 행이 무엇을 의미하는지, 어떤 질문이 중요한지, 유용한 결과란 어떤 모습인지 AI에게 알려주세요. 프로젝트는 패턴을 탐색하거나, 레코드를 분류하거나, 값을 예측하거나, 시계열을 예측하거나, 그룹을 발견할 수 있습니다. 보고서는 데이터셋과 방법을 명확하게 보여줍니다.
- 프로젝트에서 사용 가능한 데이터와 정의된 목표 또는 분석 질문으로 시작하세요.
- 열, 결측값, 관련 분포 등 데이터 프로필을 검토하세요.
- 결과를 판단하기 전에 작업과 평가 지표를 설정하세요.
결과를 검증하세요
모델을 기준선(베이스라인)과 비교하세요.
지원되는 지도 학습 작업의 경우, 플랫폼은 빌더가 훈련 데이터를 보기 전에 홀드아웃 데이터를 분리합니다. 생성된 예측 코드를 실행하고 지표를 다시 계산하며 동일한 분할에서 기준선 모델과 비교합니다. 훈련 추정치와 함께 이 독립적인 결과와 검증 결과를 함께 검토하세요.
- 훈련 추정치와 플랫폼이 재계산한 홀드아웃 결과를 구분하세요.
- 기준선 모델과 비교하고 데이터 유출 여부를 확인하세요.
- 결과를 활용해 접근 방식을 개선하세요. 향후 정확도는 보장되지 않습니다.
근거 자료를 보관하세요
보고서를 읽고 결과물을 검토하세요.
결과물에는 실행 가능한 작업물과 문제, 데이터, 방법, 결과를 설명하는 보고서가 포함됩니다. 차트, 오류 분석, 한계를 검토한 다음 제공되는 프로젝트 다운로드를 사용해 나만의 워크플로에서 이어가거나 빌드 대화에서 수정을 요청하세요.
- 관련 차트와 평가 결과와 함께 결과와 한계를 검토하세요.
- 제공되는 출력 아티팩트와 함께 훈련 및 예측 코드를 검토하세요.
- 재현 지침을 활용해 결과가 어떻게 도출되었는지 이해하세요.
워크플로
작업을 연결된 상태로 유지하세요.
결과를 설명하세요
대상, 원하는 출력, 제약 조건을 설명하세요. 진행하기 전에 방향을 다듬으세요.
결과물을 검토하세요
생성된 파일, 사용 가능한 미리보기, 결과물과 관련된 검사 항목을 확인하세요.
다음 버전을 만드세요
변경을 요청한 다음 해당 프로젝트에서 지원하는 내보내기 또는 배포 워크플로를 사용하세요.
다음으로 볼 내용을 살펴보세요.
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AI 웹사이트 빌더
랜딩 페이지, 스토어, 콘텐츠 사이트를 만드세요. 대상과 경험을 설명하면 결과를 검토하고 다듬을 수 있습니다.
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AI 앱 빌더
필요한 작업에 맞춰 웹, 모바일, 데스크톱 앱을 만드세요. 경험을 미리 보고 다듬은 뒤 적절한 패키지로 준비하세요.
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AI 게임 빌더
게임 아이디어를 플레이 가능한 프로젝트로 만드세요. 규칙, 캐릭터, 세계관을 구성한 뒤 경험을 테스트하고 반복 개선하세요.
AI 게임 빌더 살펴보기질문과 답변
시작하기 전에 알아두면 좋은 것들.
어떤 종류의 데이터 프로젝트를 만들 수 있나요?+
데이터 워크플로는 분석, 분류, 회귀, 예측, 군집화를 지원합니다. 질문, 사용 가능한 데이터, 평가하고자 하는 결과를 설명하세요.
요청서에 무엇을 포함해야 하나요?+
각 행이 무엇을 의미하는지, 예측하거나 분석하고 싶은 필드는 무엇인지, 유용한 결과를 어떻게 판단할지 설명하세요. 관련 제약 조건과 프로젝트에서 사용 가능한 데이터를 포함하세요.
모델 결과는 어떻게 검증되나요?+
지원되는 지도 학습 작업의 경우, 플랫폼은 빌더가 보기 전에 홀드아웃 데이터를 분리하고 평가 결과를 다시 계산합니다. 또한 기준선과 비교하고 데이터 유출 여부를 확인합니다. 보고서와 함께 이 결과를 검토하세요.
무엇을 받게 되나요?+
프로젝트에는 훈련 및 예측 코드, 보고서, 평가 결과, 출력 아티팩트가 포함될 수 있습니다. 생성된 파일을 검토하고 제공되는 다운로드 옵션을 사용해 계속 작업하세요.
기존 결과를 개선할 수 있나요?+
네. 빌드 대화를 사용해 목표를 다듬거나, 오류를 설명하거나, 다른 접근 방식을 요청하세요. 새로운 평가 결과를 검토해 변경이 도움이 되었는지 확인하세요.
좋은 평가 결과가 향후 정확도를 보장하나요?+
아니요. 평가는 사용된 데이터와 테스트 설정에서의 성능을 나타낼 뿐입니다. 새로운 데이터, 변화하는 조건, 의도된 사용과의 차이로 인해 결과가 달라질 수 있습니다.
무엇을 만들어 볼까요?
빌드를 만들거나, 전문 팀에게 다음 작업을 맡기세요.