<jupyter_start><jupyter_text>Using Turi Create to train a model<jupyter_code>import turicreate as tc
data = tc.SFrame.read_json('corpus.json', orient='records')
#SFrame은 Turi create의 데이터 컨테이너이다. 스프레드 시트와 같은 열로 구성되어 있다.
data
model = tc.text_classifier.create(data, 'author', features=['text'])
#load된 data 에서, "author"를 y(answer, label)로, text를 x(input)으로 하여 text_classifier를 생성한다.
#이 명령은 모델을 작성하고 data로 훈련시킨다. validation set으로 약 5%의 data를 사용한다.
#train data의 품질이 좋지 않기 때문에(한 작가가 한 번만 쓴 단어가 많이 있음) 만족할 결과가 나오지 않는다면 다시 훈련하거나 data를 추가해야 한다.
model.export_coreml('Poets.mlmodel') # 모델을 내보낸다.<jupyter_output><empty_output>
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