샘플 데이터를 사용하여 범주 분류 수행
샘플 데이터를 사용하여 카테고리 분류 모델을 구축하고 교육함으로써 AI Builder 카테고리 분류 탐색을 시작합니다. 샘플 데이터는 병원에 대한 고객 피드백을 사용합니다. 목표는 새로 받은 사용자 의견의 범주를 예측할 수 있는 모델을 학습하는 것입니다. 이 모델을 통해 병원 관리자는 환자 피드백을 분류하는 데 소요되는 시간을 절약하고 환자에게 더 나은 환경을 제공할 수 있습니다.
노트
데이터베이스를 만들 때 샘플 앱 및 데이터 배포 설정을 사용하도록 설정한 경우 사용자의 환경에 이 샘플 데이터가 자동으로 추가됩니다.
데이터를 사용하여 환경 설정
범주 분류 샘플 데이터가 포함된 AIBuilder_Lab.zip 파일을 다운로드합니다.
노트
AIBuilder_Lab.zip 파일에는 AI Builder에 대해 자세히 알아보는 데 사용할 수 있는 몇 가지 실습 외에도 다른 AI Builder 모델 유형으로 작업하기 위한 샘플 파일도 포함되어 있습니다. 이 zip 파일의 내용에 대한 자세한 내용은 zip 파일에 포함된 readme.txt 파일을 참고하십시오.
AIBuildetTextSample_1_0_0 솔루션을 사용자 Microsoft Power Platform 환경으로 가져옵니다. 자세히 알아보려면 솔루션 가져오기, 업데이트 및 내보내기를 참고하십시오.
랩 파일 내의 랩 데이터/텍스트 분류 폴더로 이동한 다음 pai_healthcare_feedbacks에서 데이터를 업로드하십시오.
모델 만들기
AI Builder 만들기 화면으로 이동하여 카테고리 분류를 선택합니다.
이름을 입력한 다음 모델을 만듭니다.
텍스트 선택을 선택하고 healthcare_feedback 테이블을 선택한 다음 텍스트 열을 선택합니다.
열 선택을 선택하고 태그있는 텍스트를 미리 본 후 다음을 선택합니다.
태그 선택을 선택한 다음 태그 열을 선택합니다.
열 선택을 선택하고 올바른 구분 기호(쉼표)가 선택되었는지 확인한 후 다음을 선택합니다.
텍스트와 태그를 검토하고 다음을 선택합니다.
텍스트 언어로 영어를 선택한 후 다음을 선택합니다.
모델 요약을 검토한 다음 학습을 선택하여 모델을 학습시킵니다.