2단계: 모델 훈련 - Rekognition

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2단계: 모델 훈련

이 단계에서는 모델을 훈련합니다. 훈련 및 테스트 데이터 세트는 자동으로 구성됩니다. 훈련이 성공적으로 완료되면 전체 평가 결과와 개별 테스트 이미지에 대한 평가 결과를 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Rekognition Custom Labels 모델 훈련 섹션을 참조하세요.

모델을 훈련하려면

  1. 데이터세트 페이지에서 Train 모델을 선택합니다. 다음 이미지는 기차 모델 버튼이 있는 콘솔을 보여줍니다.

    모델 학습을 시작할 수 있는 Train model 버튼이 있는 객실 데이터셋용 콘솔 인터페이스입니다.

  2. 모델 훈련 페이지에서 모델 훈련을 선택합니다. 아래 이미지는 모델 학습 버튼을 보여줍니다. 프로젝트의 Amazon 리소스 이름 (ARN) 이 프로젝트 선택 편집 상자에 있는 것을 확인할 수 있습니다.

    프로젝트 ARN 입력 필드와 Train model 버튼이 있는 모델 학습 페이지

  3. 모델을 학습시키고 싶으신가요? 에서 다음 이미지에 표시된 대화 상자에서 Train model을 선택합니다.

    취소 및 모델 학습 버튼을 사용하여 모델 학습을 시작할 수 있는 대화 상자입니다.

  4. 훈련이 완료되면 모델 이름을 선택합니다. 다음 콘솔 스크린샷에서 볼 수 있듯이 모델 상태가 TRAININGCOMPLETED_일 때 학습이 완료됩니다.

    모델 교육 인터페이스는 “Rooms_19.2021-07-13T 10:36:30 "이라는 이름의 모델에 대한 완료 상태를 성능 점수 0.902, 상태 “_”로 표시합니다. TRAINING COMPLETED

  5. 평가 버튼을 선택하면 평가 결과를 볼 수 있습니다. 모델 평가에 대한 자세한 내용은 훈련된 Amazon Rekognition Custom Labels 모델 개선 항목을 참조하세요.

  6. 개별 테스트 이미지의 결과를 보려면 테스트 결과 보기를 선택합니다. 다음 스크린샷에서 볼 수 있듯이 평가 대시보드에는 각 라벨에 대한 F1 점수, 정밀도, 재현율 등의 지표가 테스트 이미지 수와 함께 표시됩니다. 평균, 정밀도, 재현율과 같은 전체 지표도 표시됩니다.

    10개 레이블의 성능 메트릭을 보여주는 모델 평가 결과.

  7. 테스트 결과를 확인한 후 모델 이름을 선택하여 모델 페이지로 돌아가세요. 다음은 성능 대시보드의 스크린샷입니다. 클릭하면 모델 페이지로 돌아갈 수 있습니다.

    예측 라벨과 신뢰도 점수가 포함된 테스트 결과의 예제 이미지 두 개와 모델 페이지로 돌아갈 수 있는 이동 경로 링크