4. 머신러닝

머신러닝 실험을 생성하고 학습을 실행한 뒤, 학습 결과를 모델로 등록·관리하는 방법을 확인합니다.

머신러닝

머신러닝 메뉴에서는 실험을 만들고, 실험 안에서 학습을 생성하며, 학습 결과를 모델로 등록해 이후 재학습이나 추론에 활용할 수 있습니다.

머신러닝 기능을 처음 사용하는 경우 4-1. 실험 생성에서 실험을 만든 뒤, 4-2. 실험 설정에서 기본 정보와 사용자 권한을 관리합니다. 이후 4-3. 학습 생성과 4-4. 학습 목록에서 학습을 실행·확인하고, 4-5. 모델 등록, 4-6. 모델 관리를 통해 학습 결과를 모델 자산으로 관리합니다.

flask

4-1. 실험 생성

머신러닝 실험을 생성하는 방법을 안내합니다. 실험 기본 정보, 공개 여부, 데이터 타입, 실험 목적, 사용자 및 역할 설정 흐름을 확인할 수 있습니다.

gear

4-2. 실험 설정

생성한 실험의 기본 정보와 사용자 및 역할을 관리하는 방법을 안내합니다. 실험 정보 수정, 사용자 초대·삭제, 실험 삭제 절차를 확인할 수 있습니다.

brain

4-3. 학습 생성

실험 안에서 학습을 생성하고 실행하는 방법을 안내합니다. 인공신경망 설정, GT 데이터셋 선택, 학습 파라미터 입력, 에이전트 선택, 학습 상세 확인 흐름을 다룹니다.

list-check

4-4. 학습 목록

특정 실험에서 수행된 학습 목록을 확인하는 방법을 안내합니다. 학습 상태, 인공신경망, 데이터셋, 생성자, 모델 등록 여부 등 필터링 기준을 확인할 수 있습니다.

box-archive

4-5. 모델 등록

완료된 학습을 시냅스 모델로 등록하는 방법을 안내합니다. 학습 결과를 모델 자산으로 저장하고 이후 활용할 수 있도록 등록하는 절차를 확인할 수 있습니다.

cube

4-6. 모델 관리

등록된 모델 목록과 모델 상세 페이지를 확인하는 방법을 안내합니다. 모델 정보, 버전, 관련 학습 정보 등 모델 관리에 필요한 내용을 확인할 수 있습니다.

문서별 주요 내용

문서	주요 내용	바로가기
4-1. 실험 생성	실험 생성, 기본 정보, 공개 여부, 데이터 타입, 실험 목적, 사용자 및 역할	바로가기
4-2. 실험 설정	실험 기본 정보 수정, 사용자 및 역할 관리, 실험 삭제	바로가기
4-3. 학습 생성	인공신경망 설정, GT 데이터셋 선택, 학습 파라미터, 에이전트 선택, 학습 상세	바로가기
4-4. 학습 목록	학습 목록 확인, 학습 상태 필터, 인공신경망·데이터셋·생성자 필터	바로가기
4-5. 모델 등록	완료된 학습의 모델 등록	바로가기
4-6. 모델 관리	모델 목록, 모델 상세 페이지	바로가기

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머신러닝 사용 흐름
먼저 4-1. 실험 생성에서 실험을 만들고, 필요하면 4-2. 실험 설정에서 실험 정보와 참여 사용자를 관리합니다.
학습을 실행하려면 4-3. 학습 생성 후 생성된 학습의 상태와 결과는 4-4. 학습 목록에서 확인하세요.
완료된 학습을 모델로 활용하려면 4-5. 모델 등록을 진행하고, 등록된 모델은 4-6. 모델 관리에서 확인하면 됩니다.