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머신 러닝 지원 스키마 생성

AVAILABILITY
  • 머신 러닝 지원 스키마 생성은 현재 베타 단계입니다. 설명서 및 기능은 변경될 수 있습니다.

ML 알고리즘을 사용하여 샘플 데이터에서 스키마를 생성합니다. 이 프로세스는 복잡한 대규모 데이터 세트의 구조, 필드 및 데이터 유형을 정의할 때 시간을 절약하고 정확도를 높입니다.

ML 스키마 생성을 사용하면 새로운 데이터 소스를 빠르게 통합하고 수동 생성으로 인한 실수를 줄일 수 있습니다. 기술 전문가가 아닌 사용자도 추가 작업 없이 스키마를 생성하거나 크고 복잡한 데이터 세트를 관리하는 데 사용할 수 있습니다. 이 지원을 통해 새로운 데이터 소스를 쉽게 결합하고 데이터 분석을 수행할 수 있으므로 데이터 가져오기에서 통찰력을 얻는 프로세스에 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다.

시작하기

이 튜토리얼에서는 스키마 만들기 요구 사항에 대한 작업 이해를 필요로 합니다. 이 안내서를 계속하기 전에 스키마 만들기 및 편집에 대한 UI 안내서를 읽어야 합니다.

이 안내서에서는 머신 러닝(ML) 알고리즘을 사용하여 샘플 데이터에서 스키마를 생성하는 방법을 설명합니다. 스키마 만들기 프로세스에 대한 이해를 높이기 위해 스키마 편집기에서 🔗필드 기반 워크플로우에 대한 문서 또는 스키마 만들기에 대한 정보는 수동 스키마 만들기 워크플로우 안내서를 참조하십시오.

NOTE
Schema Registry API를 사용하여 스키마를 구성할 수도 있습니다. API를 사용하여 수동으로 스키마를 만들려면 먼저 Schema Registry 개발자 안내서를 읽은 후 API를 사용하여 스키마 만들기에 대한 자습서를 시도하십시오.

스키마 생성 워크플로우로 이동합니다. navigate-to-schema-creation-workflow

Platform UI의 왼쪽 탐색에서 스키마 작업 영역을 선택합니다. 스키마 작업 영역이 나타납니다. 스키마 만들기 워크플로를 시작할 새 스키마를 추가하려면 스키마 만들기 ​를 선택하십시오.

왼쪽 탐색에 스키마가 있는 스키마 작업 영역 및 스키마 만들기가 강조 표시되어 있습니다.

스키마 만들기 create-a-schema

스키마 만들기 대화 상자가 나타납니다. [ML 지원] 스키마 만들기 옵션을 선택한 다음 선택 ​을 선택하여 선택을 확인합니다.

ML- 지원이 강조 표시된 스키마 만들기 대화 상자.

기본 클래스 선택 select-base-class

스키마 만들기 워크플로가 나타납니다. 스키마에 대한 기본 클래스를 선택한 후 다음 ​을(를) 선택하십시오.

클래스 및 다음으로 강조 표시된 스키마 세부 정보 작업 영역입니다.

CSV 파일 업로드 upload-csv

만들기 워크플로의 데이터 선택 단계가 나타납니다. 파일 업로드 섹션에서 파일 선택 또는 파일 드래그 앤 드롭 섹션을 선택하십시오. 컴퓨터에서 .csv 파일을 선택하여 스키마를 생성합니다.

파일 업로드 섹션이 강조 표시된 스키마 만들기 워크플로의 데이터 단계 선택

데이터 미리 보기 preview-data

파일 업로드 섹션에는 가져온 CSV 파일의 이름이 표시되고 미리 보기 섹션에는 업로드한 파일의 샘플 데이터 행이 표시됩니다. 워크플로우를 계속하려면 다음 ​을(를) 선택하십시오.

미리 보기 섹션에 강조 표시된 샘플 데이터의 행 과(와) 강조 표시된 다음

스키마 검토 및 편집 review-schema

이제 작성 워크플로의 검토 및 편집 단계가 나타나고 테이블화된 보기에서 머신 러닝 지원 스키마 추천 ​이 표시됩니다. 이 단계에서는 머신 러닝 모델에서 생성한 권장 스키마에서 필드를 편집, 추가 또는 제거할 수 있습니다. 이 표에는 다음 필드가 포함되어 있습니다.

필드 이름
설명
데이터 테이블
필드가 시작되는 데이터 세트 또는 데이터베이스입니다.
Source 필드
소스 시스템의 원래 필드 이름입니다.
대상 필드
데이터가 매핑될 대상 시스템의 필드 이름입니다.
표시 이름
사용자 인터페이스에 필드를 표시하는 데 사용되는 이름입니다. 이 이름은 보다 사용자에게 친숙한 이름이나 설명적인 이름이어야 합니다.
데이터 형식
필드에 저장된 데이터의 형식입니다(예: String, Date).
필드 그룹
사용 또는 컨텍스트를 기반으로 필드를 범주화합니다(예: 인구 통계학적 세부 정보, Commerce 세부 정보).

스키마 만들기 워크플로의 검토 및 편집 단계입니다.

필드 추가 add-field

스키마에 필드를 추가하려면 새 필드 추가 ​를 선택하십시오.

새 필드 추가를 강조 표시한 스키마 만들기 워크플로의 검토 및 편집 단계입니다.

필드 선택 대화 상자가 나타납니다. 이 대화 상자에는 스키마의 다이어그램이 현재 그대로 포함되어 있습니다. 원하는 필드를 선택하고 [선택] ​을 선택하여 스키마에 새 필드를 추가합니다. 필요한 경우 대화 상자를 닫으려면 [취소] ​를 선택하십시오.

필드가 선택되고 선택된 필드가 있는 필드 선택 대화 상자.

새 행이 권장 스키마에 나타납니다. 이제 필드를 편집할 수 있습니다.

필드 편집 edit-field

필드를 편집하려면 편집할 행의 연필 아이콘을 선택합니다. 사용자 정의 필드 매핑을 편집할 수 있는 세부 정보 패널이 오른쪽에 나타납니다. 세부 정보 패널에는 대상 필드, 표시 이름, 데이터 형식 및 필드 그룹이 있습니다. 필요에 따라 변경하고 적용 ​을 선택하여 확인합니다. 연필 아이콘을 다시 선택하여 세부 정보 패널을 닫습니다.

연필 아이콘과 세부 정보 패널이 강조 표시된 스키마 만들기 워크플로의 검토 및 편집 단계입니다.

필드 제거 remove-field

필드를 제거하려면 삭제할 행에서 빼기 아이콘을 선택합니다.

CAUTION
이 항목을 제거할 때 확인 대화 상자가 나타나지 않습니다.

마이너스 아이콘이 강조 표시된 스키마 만들기 워크플로의 검토 및 편집 단계입니다.

권장 스키마 승인 approve

권장 스키마를 승인하고 스키마 만들기 워크플로우를 계속하려면 [다음] ​을 선택합니다.

다음 항목이 강조 표시된 스키마 만들기 워크플로의 검토 및 편집 단계입니다.

스키마 이름 지정 및 저장 name-and-save

만들기 워크플로의 이름 및 저장 단계가 나타납니다. [스키마 표시 이름] 및 선택적 설명을 입력하십시오. [스키마 생성] 섹션은 ML 생성 스키마의 다이어그램을 제공합니다. 스키마 만들기 워크플로를 완료하려면 [완료] ​를 선택하십시오.

완료 상태가 강조 표시된 스키마 만들기 워크플로의 이름 및 스키마 저장 단계입니다.

스키마 편집기에서 보기 view-in-editor

새로 만든 스키마가 캔버스에 표시된 스키마 편집기가 나타납니다. 스키마 작업 영역으로 돌아가려면 저장 ​을(를) 선택하십시오.

이름이 지정된 ML 생성 스키마를 표시하는 스키마 편집기.

다음 단계

스키마를 만든 후 필요한 경우 스키마 편집기를 사용하여 추가로 수정할 수 있습니다. 이제 새 스키마를 데이터 소스와 통합하여 데이터 분석에 사용할 준비가 되었습니다.

스키마 편집기 사용에 대한 자세한 내용은 기존 스키마 안내서 편집을 참조하십시오.

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