컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
웹용 텍스트 분류
TensorFlow.js를 사용하여 브라우저에서 댓글 스팸을 감지하는 머신러닝 모델을 만들고 사용하는 방법을 알아봅니다.
TensorFlow.js를 사용하여 웹 앱의 커스텀 텍스트 분류 모델을 만들기 위한 기본사항을 알아봅니다.
사전 제작된 기본 모델을 사용할 때 놓칠 수 있는 극단적인 경우를 고려하여 댓글 스팸 모델을 다시 학습시키는 방법을 알아보세요.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["필요한 정보가 없음","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["너무 복잡함/단계 수가 너무 많음","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["오래됨","outOfDate","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["샘플/코드 문제","samplesCodeIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],[],[],[]]