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사용자 지정 모델
이번에는 기존에 만들어진 모델을 그대로 빌드하는 것이 아니라, 모델을 개인화하여 나에게 최적화된 모델을 만들어 앱에 넣으려고 한다.
이를 사용자 지정 모델이라 부른다.
★ 문서에서 정보 추출하기
1) 모델 선택
Extract custom information from documents
문서에서 사용자 지정 정보 추출
2) choose document type
structured, unstructured, invoices
3) choose information to extract
>> 어떤 데이터를 입력값으로 주는지 생각하고,
만약 structured data로 했다면, 지정된 포맷 형식으로 extract할 정보를 고른다.
4) Add collections of documents
학습 할 데이터를 넣는다.
Upload한다.
5) Tag documents
다큐먼트를 태깅한다.
드래그를 하면 네모 박스가 나오고, 거기에 바로 전에 만들었던 데이터를 넣는다.
만약 표를 넣는다면, 표 전체를 드래그하고, 행인 데이터를 안ㄹ=늫을.
그리고 표의 열과 행을 나눠준다.
열을 나눌 때는 ctrl을 누른 상태에서 열을 긋는다.
그 다음 테이블의 열의 속성을 지정한다.
6) model Summary > Train(학습)
개체 감지 모델을 학습시킬 때는 시간이 꽤 오래 걸린다.
중간에 꺼져버리기도 한다.
좋은 컴퓨터에서 하는 것을 추천한다.
7) 결과
99퍼센트의 정확도!
좋은 데이터를 이용하고 정확히 알려줄 수록 모델 점수가 높다.
만약에 모델 성능이 좋지 않다면, edit model 버튼을 눌러 다시 데이터를 넣는 단계로 간다.
8) publish
게시하기
9) 파워 앱에서 사용하기
use model 버튼에서 power apps 누르기
10) 입력값 보려면
테이블 추가
☆ FormProcessor1.Tables.Answer
테이블에서 필요한 값을 보이게 한다.
☆ FormProcessor1.Fileds.Name
필드에서 필요한 값을 보이게 한다.
★ 앱 만드는 전과정
데이터 수집 > 파워앱스 실행> AI빌더로 AI모델 만들기> AI모델 삽입하여 AI앱 만들기
1) 데이터 수집
☆ 서울 열린데이터 광장> AI 학습데이터
공공데이터 예시
2) 파워앱스> AI빌더>AI모델 만들기
☆ Detect custom objects in images
☆ choose object
어떤 개체를 탐지할지 카테고리를 정한다.
☆ add example images
images를 upload한다.
이미지형식은 jpg, png, bmp이미지를 사용하고, 각 사진당 최대 6mb까지만 선택된다.
최소 50장 이상의 사진을 올려야 충분한 데이터이며, 충분한 양의 데이터는 인공지능 모델 성능을 향상시킨다.
☆ Tag images
이미지 태깅을 한다.
수작업이다..ㅎㅎ
어떻게 태깅하는 것이 좋은가?
객체 하나하나별로 최대한 딱 맞는 범위에서 태깅해주는 것이 학습할 때 좋다.
☆ 모델 Train
데이터가 얼마 되지 않아 모델 성능이 낮다.
성능을 향상시키고자 한다면, 더 많은 데이터를 인풋해야한다.
☆ 앱으로 구현하기
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