Model Studio 학습기 명세

학습기는 알고리즘, 입력과 출력 및 사용자 설정 스키마를 정의하며 여러 Studio에서 공유합니다. 학습기의 버전 문자열과 experimental 여부를 함께 확인합니다. 실험적 학습기에는 호환되지 않는 변경이 생길 수 있습니다.

공통 필드

AutoGluon 회귀 학습기의 예시

다음 명세는 ri.models..trainer.autogluon_tabular_regression의 버전 0.388.0을 예로 듭니다. 식별자는 점 두 개를 포함한 원래 형태로 사용합니다. 다른 학습기를 사용할 때는 그 학습기의 명세를 조회합니다.

예시의 범주는 GENERIC이며 이름은 AutoGluon 회귀 학습기입니다. 입력 input_df는 필수 학습 데이터셋입니다. target_column은 필수이고 여러 열을 허용하지 않으며 NUMERIC 그룹을 지원합니다. 선택 입력 test_df는 최종 선택한 모델을 평가할 때 사용합니다. 시험 데이터를 주지 않으면 학습 데이터의 20%를 시험용으로 남깁니다.

출력 model은 필수이며 Model API 별칭 input_df와 output_df를 명세에 포함합니다. 이 학습기 명세의 입력과 출력 구조는 실제 리소스를 연결하는 workerConfig와 구분합니다.

사용자 설정

JSON Schema는 Draft 2020-12이며 최상위 object의 additionalProperties는 false입니다. 선언된 설정과 기본값은 다음과 같습니다.

best_quality는 예측 정확도를 우선하여 학습과 추론에 더 많은 시간이 들 수 있습니다. medium_quality는 중간 수준의 예측 정확도로 매우 빠르게 학습하고 추론하는 설정입니다. RMSE는 예측값과 실제값의 제곱 오차 평균에 제곱근을 적용하고 MSE는 제곱 오차 평균을 사용합니다.

전체 응답 예시

{
  "outputs": {
    "model": {
      "name": "Output model",
      "optional": false,
      "type": {
        "type": "model",
        "model": {
          "modelApiAliases": [
            {
              "alias": "input_df",
              "description": "Input dataset"
            },
            {
              "alias": "output_df",
              "description": "Output dataset"
            }
          ]
        }
      }
    }
  },
  "customConfigSchema": {
    "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
    "title": "AutoGluonTabularRegressionConfig",
    "type": "object",
    "additionalProperties": false,
    "properties": {
      "eval_metric": {
        "title": "Evaluation metric",
        "default": "mean_squared_error",
        "$ref": "#/$defs/RegressionMetricType"
      },
      "presets": {
        "title": "Training presets",
        "default": "medium_quality",
        "$ref": "#/$defs/PresetsType"
      },
      "refit_full": {
        "title": "Refit on full data",
        "description": "After evaluation, refit the best model on the combined training and test data.",
        "type": "boolean",
        "default": false
      }
    },
    "$defs": {
      "PresetsType": {
        "title": "PresetsType",
        "description": "Pre-built training presets",
        "oneOf": [
          {
            "type": "string",
            "const": "best_quality",
            "description": "Best predictive accuracy, at the cost of training and inference speed."
          },
          {
            "type": "string",
            "const": "medium_quality",
            "description": "Medium predictive accuracy with very fast inference and very fast training time."
          }
        ]
      },
      "RegressionMetricType": {
        "title": "RegressionMetricType",
        "description": "The metric to optimize for when selecting the best model.",
        "oneOf": [
          {
            "type": "string",
            "const": "root_mean_squared_error",
            "description": "Measures the square root of the average squared differences between predicted and actual values."
          },
          {
            "type": "string",
            "const": "mean_squared_error",
            "description": "The average of the squared differences between predicted and actual values."
          }
        ]
      }
    }
  },
  "inputs": {
    "input_df": {
      "name": "Training dataset",
      "description": "Input dataset for training. If no testing dataset is provided, 20% of this dataset will be held out as a test dataset for evaluation.",
      "optional": false,
      "type": {
        "type": "dataset",
        "dataset": {
          "role": "TRAINING",
          "columnsTypeSpecs": {
            "target_column": {
              "name": "Target column",
              "isTarget": true,
              "allowMultiple": false,
              "optional": false,
              "supportedTypes": [
                {
                  "type": "grouped",
                  "grouped": "NUMERIC"
                }
              ]
            }
          }
        }
      }
    },
    "test_df": {
      "name": "Test dataset",
      "description": "Input dataset for testing. Used for evaluating the best model only.",
      "optional": true,
      "type": {
        "type": "dataset",
        "dataset": {
          "role": "TEST",
          "columnsTypeSpecs": {}
        }
      }
    }
  },
  "name": "AutoGluon Tabular Regression Trainer",
  "description": "Regression with AutoGluon TabularPredictor",
  "experimental": false,
  "type": "GENERIC",
  "version": "0.388.0",
  "trainerId": "ri.models..trainer.autogluon_tabular_regression"
}