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# Universe 체크포인트에서 학습

### Roboflow Universe 체크포인트에서 학습하기

먼저, Universe 프로필에서 현재 프로젝트에 대한 Workspace를 선택했는지, 그리고 전이 학습에 사용할 데이터셋에 "Starred" 표시를 했는지 확인하세요.

<figure><img src="/files/eb4d9518ab3062e1d85c8ccf55097e94b1e0b429" alt=""><figcaption><p>Roboflow Universe에서 Workspace 프로필 전환하기</p></figcaption></figure>

![](/files/7f1c2f287a595d99622c5052629443ebd688a6f4) ![](/files/40f4aa747c1cc931041d624bd391aa105f21e423)

또한 선택한 데이터셋에 "Model" 태그가 있는지, 그리고/또는 Roboflow Universe의 프로젝트 랜딩 페이지에 "Try Pre-Trained" 모델이 있는지 확인하세요. 그렇지 않으면 학습 체크포인트로서 Workspace에서 사용할 수 없습니다.

<figure><img src="/files/3dc5177a97d67e813575e5eacfd149520ca15489" alt=""><figcaption><p>Roboflow Universe 데이터셋의 Model 태그</p></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/40f7d5f5069005adfaac84edb0433b7aeadfbdf1" alt=""><figcaption><p>Roboflow Universe 데이터셋 랜딩 페이지의 "Try Pre-Trained Model" 및 Model 태그</p></figcaption></figure>

이제 Roboflow 메인 앱 UI에서 대상 데이터셋/프로젝트의 "Versions" 페이지로 이동하세요. 학습하려는 버전을 선택합니다.

* 하나 이상의 학습을 시작할 수 있습니다. [version](/models/ko/versions-trainings-and-models.md) Universe 체크포인트에서, 이미 학습이 있는 버전을 포함해 가능합니다. 각 학습은 하나 이상의 모델을 생성합니다.

<figure><img src="/files/38415eaaa839100c9c16a73cbe5b9793087c3f10" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

"Start Training"을 클릭하세요.

<figure><img src="/files/843428cd5611cccce2c9a8306dfdda1f82f23851" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

다음으로 Fast 또는 Accurate 모델을 선택한 뒤 "Continue"를 클릭하세요.

* 단일 레이블 분류, 다중 레이블 분류 또는 의미론적 분할 프로젝트를 학습하는 경우에는 이 Fast 또는 Accurate 옵션이 없습니다. 이러한 프로젝트 유형에서는 그냥 "Continue"를 클릭한 다음 "Start Training"을 클릭하여 학습 작업을 시작하면 됩니다.

<figure><img src="/files/faac564515bbae0f22e3ca1f7529001a5f3ba691" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

"Select a Model" 아래에서 Roboflow Universe에서 Starred로 표시한 데이터셋의 프로젝트 이름을 선택하세요.

<figure><img src="/files/29fb0c05e4b389532581393f838e2296d3a76609" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

이제 "Start Training"을 클릭하여 학습 작업을 시작하세요. 학습 작업이 완료되면 등록된 계정 이메일로 이메일을 받게 됩니다.

### [학습 결과 보기](/models/ko/evaluate/training-results.md)

학습 작업의 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다. UI에는 학습을 시작하기 위해 머신이 시작되는 과정이 표시됩니다.

### 모델 배포하기

학습 후에는 모델을 추론에 사용할 준비가 되었으며 사용자 정의 애플리케이션에 임베드할 수 있습니다! [추론 문서 페이지](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api) 에서 모든 옵션을 확인하세요.