학습 관리

Classic/VPC 환경에서 이용 가능합니다.

학습 관리에서는 학습을 진행할 데이터셋을 서비스에 연결하는 방법과 학습을 진행하는 방법, 완료된 학습 결과를 테스트하는 방법, 주기 학습 설정을 변경하는 방법을 설명합니다.

데이터셋 연결

학습을 진행하려면 서비스에 데이터셋을 연결해야 합니다.

데이터셋을 연결하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔의 Region 메뉴와 Platform 메뉴에서 이용 중인 환경을 클릭해 주십시오.
2. Services > AI Services > AiTEMS 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
3. Service 메뉴를 클릭해 주십시오.
4. 서비스 목록에서 데이터셋을 연결할 서비스를 클릭해 주십시오.
5. Dataset 정보의 [Dataset 관리] 버튼을 클릭해 주십시오.
6. Dataset 관리 팝업 창이 나타나면 각 항목의 드롭다운 메뉴에서 연결할 데이터셋을 선택해 주십시오.
7. [확인] 버튼을 클릭해 주십시오.
   • 연결된 데이터셋 정보가 Dataset 정보에 표시되며, [학습 관리] 버튼이 활성화됩니다.

학습 진행

데이터셋 학습을 진행하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔의 Region 메뉴와 Platform 메뉴에서 이용 중인 환경을 클릭해 주십시오.
2. Services > AI Services > AiTEMS 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
3. Service 메뉴를 클릭해 주십시오.
4. 서비스 목록에서 학습을 진행할 서비스를 클릭해 주십시오.
5. [학습 관리] 버튼을 클릭해 주십시오.
   • 서비스에 데이터셋이 연결된 경우에만 [학습 관리] 버튼이 활성화됩니다. 버튼이 비활성화 상태인 경우, 먼저 데이터셋을 연결해 주십시오.
6. 학습 관리 팝업 창이 나타나면 학습 정보를 설정한 후 [학습 시작] 버튼을 클릭해 주십시오.

   • 추천 유형: 추천 유형 선택

     • 개인화 추천: 과거 이력을 바탕으로 개인별로 좋아할 만한 추천 아이템 데이터 제공
     • 연관 항목 추천: 아이템의 연관 이력을 바탕으로 개인별로 좋아할 만한 추천 아이템 데이터 제공
     • 인기 항목 추천: 순위별 인기 추천 아이템 데이터 제공

   • HPO 설정: 모델 생성에 관련된 옵션 설정

     • HPO(Hyperparameter Optimization) 설정을 하지 않을 경우, AiTEMS 내부의 최적화된 알고리즘을 이용하여 학습합니다. 최적의 훈련 모델을 구현하려면 HPO를 설정해 주십시오.
     참고

     인기 항목 추천 유형은 HPO를 필수적으로 설정해야 하며, group_column과 max_group_recommend_top 옵션은 인기 항목 추천 유형을 선택한 경우에만 설정할 수 있습니다. 자세한 추천 유형별 HPO 설정 파라미터는 다음과 같습니다.

     추천 유형	파라미터명	설명	기본값	설정 가능 범위
     개인화 추천 & 연관 항목 추천	session_max_timestamp	동일 세션으로 간주할 액션 간의 최대 유휴 시간(초)	1,800(30분)	5 이상
     	item_top_n	추천에 활용할 최대 상품 수로, 인기순으로 활용	20,000	1,000~500,000
     	min_item_cut	상품 최소 등장 조건 횟수	5	1 이상
     	min_session_length	세션 내 최소 액션 횟수	2	2 이상
     	max_user_recommend_top	유저당 최대 추천 상품 수	100	1~1,000
     	max_relate_recommend_top	상품당 최대 연관 추천 상품 수	100	1~1,000
     	remove_history_item	개인화 상품 추천에 이미 이력이 있는 상품에 대한 제거 여부	False	-
     인기 항목 추천	group_column	인기 추출 그룹 컬럼 목록	-	-
     	target_column	인기 추출 대상 컬럼	-	-
     	max_group_recommend_top	그룹 당 최대 인기 상품 수	100	1~1,000

   • 학습 설명: 학습에 대한 설명 입력

7. 알림 팝업 창의 [확인] 버튼을 클릭해 주십시오.
   • 학습 진행 상태는 학습 정보의 상태에서 확인할 수 있습니다.

학습 결과 테스트

데이터셋 학습이 제대로 되었는지 결과를 테스트할 수 있습니다.
테스트하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔의 Region 메뉴와 Platform 메뉴에서 이용 중인 환경을 클릭해 주십시오.
2. Services > AI Services > AiTEMS 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
3. Service 메뉴를 클릭해 주십시오.
4. 서비스 목록에서 학습 결과를 테스트할 서비스를 클릭해 주십시오.
5. [추천 결과 테스트] 버튼을 클릭해 주십시오.
6. 추천 결과 테스트 팝업 창이 나타나면 테스트할 학습을 선택해 주십시오.
7. 선택한 학습에 따라 필요한 정보를 입력해 주십시오.
   • 대상 ID: 개인화 추천 또는 연관 항목 추천 결과를 테스트할 경우 다음 정보 입력
     • 개인화 추천: 학습 결과에서 조회할 USER_ID 입력
     • 연관 항목 추천: 학습 결과에서 조회할 ITEM_ID 입력
   • Column: 인기 항목 추천 결과를 테스트할 경우, 학습 결과에서 조회할 데이터 입력
8. [검색] 버튼을 클릭해 주십시오.
   • 팝업 창 하단의 결과에서 테스트 결과를 확인할 수 있습니다.

주기 학습 설정 변경

주기 학습은 데이터를 업데이트할 간격을 수정할 수 있으며, 학습 설정 상태를 변경하여 학습을 중지하거나 재시작할 수 있습니다.

업데이트 간격 수정

업데이트 간격은 12시간으로 기본 설정되며, 1/3/6/12시간으로 업데이트 간격을 수정할 수 있습니다.
업데이트 간격을 수정하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔의 Region 메뉴와 Platform 메뉴에서 이용 중인 환경을 클릭해 주십시오.
2. Services > AI Services > AiTEMS 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
3. Service 메뉴를 클릭해 주십시오.
4. 서비스 목록에서 업데이트 간격을 수정할 서비스를 클릭해 주십시오.
5. 업데이트 간격 의 [수정] 버튼을 클릭해 주십시오.
6. 수정할 업데이트 간격을 선택한 후 [수정] 버튼을 클릭해 주십시오.

학습 설정 상태 변경

학습이 진행 중인 경우 미설정으로 변경하여 학습을 중지할 수 있으며, 학습이 중지된 경우 설정으로 변경하여 학습을 진행할 수 있습니다.

학습 설정 상태를 변경하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔의 Region 메뉴와 Platform 메뉴에서 이용 중인 환경을 클릭해 주십시오.
2. Services > AI Services > AiTEMS 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
3. Service 메뉴를 클릭해 주십시오.
4. 서비스 목록에서 학습 설정 상태를 변경할 서비스를 클릭해 주십시오.
5. 학습 설정 상태의 또는 을 클릭해 주십시오.
   • 은 미설정 상태로, 클릭하면 설정 상태로 변경됩니다.
   • 은 설정 상태로, 클릭하면 미설정 상태로 변경됩니다.
6. 설정 상태를 미설정에서 설정으로 변경한 경우, 학습 관리 팝업 창이 나타나면 진행할 학습 정보를 설정하고 [학습 시작] 버튼을 클릭해 주십시오.
   • 학습 정보 설정에 관한 자세한 내용은 학습 진행을 참조해 주십시오.
   • 학습 설정 상태가 설정으로 변경되며, 주기 학습이 다시 진행됩니다.
7. 설정 상태를 설정에서 미설정으로 변경한 경우, 알림 팝업 창의 내용을 확인한 후 [확인] 버튼을 클릭해 주십시오.
   • 학습 설정 상태가 미설정으로 변경되며, 주기 학습이 중지됩니다.