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이미지 데이터 예측
다음 절차에서는 이미지 데이터 세트에 대해 단일 예측과 배치 예측을 모두 수행하는 방법을 설명합니다. 각 Ready-to-use 모델은 데이터 세트에 대한 단일 예측과 배치 예측을 모두 지원합니다. 단일 예측은 한 가지 예측만 하면 되는 경우입니다. 예를 들어 텍스트를 추출하려는 이미지가 하나 있고 주요 언어를 감지하려는 텍스트 단락이 하나 있다고 가정해 보겠습니다. 배치 예측은 전체 데이터 세트를 예측하려는 경우입니다. 예를 들어 고객 감성을 분석하려는 고객 리뷰 CSV 파일이 있거나 객체를 감지하려는 이미지 파일이 있을 수 있습니다.
객체 감지 이미지 및 이미지의 텍스트 감지와 같은 Ready-to-use 모델 유형에 이러한 절차를 사용할 수 있습니다.
단일 예측
이미지 데이터를 수락하는 모델에 대해 Ready-to-use 단일 예측을 수행하려면 다음을 수행합니다.
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Canvas 애플리케이션의 왼쪽 탐색 창에서 Ready-to-use 모델 을 선택합니다.
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Ready-to-use 모델 페이지에서 사용 사례에 맞는 모델을 선택합니다 Ready-to-use. 이미지 데이터의 경우 이미지 내 오브젝트 감지 또는 이미지 내 텍스트 감지 중 하나여야 합니다.
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선택한 Ready-to-use 모델에 대한 예측 실행 페이지에서 단일 예측 을 선택합니다.
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이미지 업로드를 선택합니다.
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로컬 컴퓨터에서 업로드할 이미지를 선택하라는 메시지가 표시됩니다. 로컬 파일에서 이미지를 선택하면 예측 결과가 생성됩니다.
오른쪽 창의 예측 결과에는 감지된 각 오브젝트 또는 텍스트에 대한 신뢰도 점수와 함께 이미지에 대한 분석이 표시됩니다. 예를 들어 이미지 내 오브젝트 감지를 선택한 경우, 각 객체가 얼마나 정확하게 감지되었는지에 대한 모델의 신뢰도 점수(예: 93%)와 함께 이미지 내 오브젝트의 목록을 받게 됩니다.
다음 스크린샷은 이미지 내 오브젝트 감지 솔루션을 사용한 단일 예측 결과를 보여줍니다.이 솔루션에서는 모델이 시계탑 및 버스와 같은 오브젝트를 100% 신뢰도로 예측합니다.
배치 예측
이미지 데이터를 수락하는 모델에 대한 Ready-to-use 배치 예측을 수행하려면 다음을 수행합니다.
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Canvas 애플리케이션의 왼쪽 탐색 창에서 Ready-to-use 모델 을 선택합니다.
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Ready-to-use 모델 페이지에서 사용 사례에 맞는 모델을 선택합니다 Ready-to-use. 이미지 데이터의 경우 이미지 내 오브젝트 감지 또는 이미지 내 텍스트 감지 중 하나여야 합니다.
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선택한 Ready-to-use 모델에 대한 예측 실행 페이지에서 배치 예측 을 선택합니다.
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데이터 세트를 이미 가져온 경우 데이터 세트 선택을 선택합니다. 그렇지 않은 경우 새 데이터 세트 가져오기를 선택하면 데이터 가져오기 워크플로로 안내됩니다.
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사용 가능한 데이터 세트 목록에서 데이터 세트를 선택하고 예측 생성을 선택하여 예측을 얻습니다.
예측 작업 실행이 끝나면 예측 실행 페이지에서 예측 아래에 출력 데이터 세트가 나열되는 것을 볼 수 있습니다. 이 데이터 세트에는 결과가 포함되며 추가 옵션 아이콘( )을 선택한 경우 예측 결과 보기를 선택하여 출력 데이터를 미리 볼 수 있습니다. 그런 다음 예측 다운로드를 선택하고 결과를 CSV 또는 ZIP 파일로 다운로드할 수 있습니다.