쿠키 기본 설정 선택

당사는 사이트와 서비스를 제공하는 데 필요한 필수 쿠키 및 유사한 도구를 사용합니다. 고객이 사이트를 어떻게 사용하는지 파악하고 개선할 수 있도록 성능 쿠키를 사용해 익명의 통계를 수집합니다. 필수 쿠키는 비활성화할 수 없지만 '사용자 지정' 또는 ‘거부’를 클릭하여 성능 쿠키를 거부할 수 있습니다.

사용자가 동의하는 경우 AWS와 승인된 제3자도 쿠키를 사용하여 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하고, 관련 광고를 비롯한 관련 콘텐츠를 표시합니다. 필수가 아닌 모든 쿠키를 수락하거나 거부하려면 ‘수락’ 또는 ‘거부’를 클릭하세요. 더 자세한 내용을 선택하려면 ‘사용자 정의’를 클릭하세요.

모델 평가 작업의 결과 이해

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모델 평가 작업의 결과 이해 - Amazon SageMaker AI

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

다음 섹션을 사용하여 모델 평가 작업의 결과를 해석하는 방법을 알아봅니다. 자동 모델 평가 작업과 인간 기반 모델 평가 작업 모두에 대해 Amazon S3에 저장된 출력 JSON 데이터는 다릅니다. Studio를 사용하여 작업 결과가 Amazon S3에 저장되는 위치를 찾을 수 있습니다. 이렇게 하려면 Studio에서 모델 평가 홈 페이지를 열고 테이블에서 작업을 선택합니다.

Studio에서 모델 평가 결과 보기

모델 평가 작업이 완료되면 다음 단계를 사용하여 제공한 데이터세트에 대한 모델 성능을 확인할 수 있습니다.

  1. Studio 탐색 창에서 작업을 선택한 다음 모델 평가를 선택합니다.

  2. 모델 평가 페이지에서 성공적으로 제출된 작업이 목록에 나타납니다. 목록에는 작업 이름, 상태, 모델 이름, 평가 유형 및 만든 날짜가 포함됩니다.

  3. 모델 평가가 성공적으로 완료되면 작업 이름을 클릭하여 평가 결과 요약을 볼 수 있습니다.

  4. 인간 분석 보고서를 보려면 검사하려는 작업의 이름을 선택합니다.

모델 평가 결과 해석에 대한 자세한 내용은 결과를 해석하려는 모델 평가 작업 유형에 해당하는 주제를 참조하세요.

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