AI Canvas
AI Canvas 바로가기
  • 시작하기
    • 서비스 소개
    • 주요 용어 설명
    • 계정 및 언어 설정
  • 캔버스 기본 사용법
    • 캔버스 탭 관리
    • 캔버스 화면 관리
    • 캔버스 공유 및 권한 설정
    • 노드 조작 및 관리
    • 엣지 조작 및 관리
    • 스케줄 설정
    • 노드별 크레딧 소모량
  • 노드 종류
    • 데이터
      • URL 리더
      • 데이터
      • PDF 데이터
      • 데이터 분할
      • 데이터 저장소
      • 명령 프롬프트
      • 예제 데이터
      • 이미지 데이터
      • 텍스트 입력
      • 텍스트-데이터 변환
    • API
      • 기업공시
      • 깃허브 커밋
      • 대화형 아바타
      • 크롤링
      • 프롬프트
    • 전처리
      • 결측치 채우기
      • 그룹화
      • 데이터 병합
      • 데이터 비닝
      • 데이터 수정
      • 데이터 어노테이션
      • 데이터 연결
      • 스케일링
      • 슬라이싱
      • 열 선택
      • 열 타입 변경
      • 이미지 임베딩
      • 이상치 제거
      • 중복 제거
      • 차원 축소
      • 텍스트 임베딩
      • 텍스트 전처리
      • 특성 생성
      • 파이썬 스크립트
      • 표본 재추출
      • 픽셀 변환
      • 행 결합
      • 행 선택
    • 모델
      • YOLO 모델
      • 결정 트리
      • 그래디언트 부스팅
      • 랜덤 포레스트
      • 로지스틱 회귀
      • 모델 학습
      • 서포트 벡터 머신
      • 선형 회귀
      • 시계열 모델 학습
      • 신경망
      • 얼굴 인식
      • 에이다 부스트
      • 일괄 예측
      • 추천 SVD++
      • 추천 모델 학습
      • 추천 베이스라인
      • 프로펫
    • 평가
      • ROC 커브
      • 메트릭
      • 모델 평가
      • 에러 히스토그램
      • 정답 비율
      • 정확도
      • 특성 중요도
      • 특성 중요도 비교
      • 혼동 행렬
    • 알림
      • 이메일 전송
    • 시각화
      • 막대 그래프
      • 수평 막대 그래프
      • 선도표
      • 바이올린 플롯
      • 박스 플롯
      • 산점도 그래프
      • 히트맵
      • 원 그래프
      • 게이지 차트
      • 버블 차트
      • 결측치 비율
      • 데이터 개수
      • 예측값 비교
      • 평균 비교
      • PR 트랜드
      • 특성 통계
      • 평균 예측값
      • 워드클라우드
    • UI
      • 데이터 정보
      • 데이터 테이블
      • 리스트
      • 버튼
      • 샌드박스
      • 아이콘
      • 예측하기
      • 이미지 뷰어
      • 챗 UI
      • 텍스트 출력
      • 텍스트 편집기
      • 페이지
      • 필터
      • 행
      • PDF 뷰어
      • CM
    • 애플리케이션
      • 애플리케이션
    • 배포
      • 배포
  • 워크스페이스 관리
    • 워크스페이스 보기
    • 워크스페이스 생성 및 설정
    • 워크스페이스 공유 및 권한 설정
  • 애플리케이션 페이지
    • 로그인 및 로그아웃
    • 설정 및 캔버스
    • 권한 및 멤버 관리
  • 캔버스 실습 가이드
    • 1. AI 모델 구축
      • 데이터셋 준비
        • 데이터셋 업로드
      • 탐색적 데이터 분석
        • 데이터 살펴보기
        • 결측치 확인하기
      • 데이터 전처리
        • 결측치 채우기
        • 열 선택
      • AI 모델 구축
        • 데이터 분할
        • 학습 알고리즘 선택
        • 모델 학습
        • 모델 사용해보기
      • 데이터 검증
        • 검증 진행
      • 모델 평가
        • 모델 평가
        • 특성 중요도 살펴보기
      • 결과 화면
    • 2. 데이터 시각화
      • 막대 그래프
      • 박스 플롯
      • 산점도 그래프
      • 원 그래프
      • 데이터 개수
      • 에러 히스토그램
      • 예측값 비교
      • 결과 화면
    • 3. 대시보드 UI 제작 및 애플리케이션 구축/배포
      • 페이지 구성하기
      • 애플리케이션 구축
      • 애플리케이션 배포
      • 결과 화면
    • 4. 프레임을 활용한 프레젠테이션 및 캔버스 공유
      • 프레임을 활용한 프레젠테이션
      • 캔버스 공유하기
    • 가이드 전체 영상
  • 인공지능 교육 영상
    • 회귀 모델의 평가지표
    • 분류 모델의 평가지표
Powered by GitBook
On this page
  • 1. 대상 노드 선택
  • 2. 스케줄 이름 입력
  • 3. 실행 주기 설정
  • 4. 실행 시간 설정
  • 5. 주말 실행 여부 설정
  • 6. 스케줄 등록
  • 7. 스케줄 로그
  1. 캔버스 기본 사용법

스케줄 설정

스케줄 설정 화면에서 작업 실행 스케줄을 등록하는 방법을 아래 단계에 따라 안내합니다.

1. 대상 노드 선택

  1. "대상 노드" 섹션에서 "선택" 버튼을 클릭하세요.

  2. 나타나는 노드 목록에서 작업을 실행할 노드를 선택하세요.

2. 스케줄 이름 입력

  1. "이름" 입력란에 스케줄의 이름을 입력하세요.

    • 이름은 스케줄의 목적이나 실행 내용을 설명할 수 있도록 작성합니다.

    • 예: "매일 오전 데이터 분석"

3. 실행 주기 설정

"주기" 드롭다운 메뉴에서 원하는 실행 주기를 선택하세요.

  1. 매일

    • 작업을 매일 정해진 시간에 작업을 실행합니다.

    • 예: "매일 오전 9시 실행".

  2. 매시간

    • 매 시간마다 한 번씩, 지정된 분에 작업을 실행합니다.

    • 예: "매시간 15분에 실행" → 매일 9:15, 10:15, 11:15... 실행.

  3. 매월

    • 매달 특정 날짜와 시간에 작업을 실행합니다.

    • 예: "매월 1일 오전 10시에 실행".

  4. 매주

    • 매주 특정 요일과 시간에 작업을 실행합니다.

    • 예: "매주 월요일 오전 8시에 실행".

  5. 매분

    • 작업이 매 시간마다 여러번, 지정된 분에 작업을 실행합니다.

    • 예: "매시간 5분에 실행" → 매 5분, 15분, 25분, 35분, 45분, 55분에 실행.

원하는 주기를 선택한 후, 아래의 실행 시간 설정 단계로 진행하세요.

4. 실행 시간 설정

선택한 주기에 따라 적합한 실행 시간을 설정하세요. 각 주기에 맞는 시간, 요일 또는 날짜 등을 입력하여 작업이 올바르게 실행되도록 설정합니다.

5. 주말 실행 여부 설정

  1. "주말에도 실행" 옵션을 설정합니다.

    • 주말에 작업을 실행하려면 스위치 버튼을 활성화합니다.

    • 주말을 제외하고 실행하려면 비활성 상태로 유지합니다.

6. 스케줄 등록

  1. 모든 설정이 완료되었으면 하단의 "등록" 버튼을 클릭합니다.

  2. 등록된 스케줄은 목록 탭과 워크스페이스 목록에서 확인하거나 수정할 수 있습니다.

7. 스케줄 로그

스케줄 실행 로그를 확인하려면 다음 중 하나를 선택하세요:

  1. 캔버스 스케줄 목록에서 최근 실행 시간 더보기를 클릭합니다.

  2. 워크스페이스 목록에서 스케줄을 클릭합니다.

Previous엣지 조작 및 관리Next노드별 크레딧 소모량

Last updated 4 months ago