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# 데이터셋 버전 만들기
버전은 데이터셋의 특정 시점 스냅샷입니다. 우리는 각 버전에서 모델의 각 반복에 사용된 이미지, 전처리, 증강 단계가 정확히 무엇이었는지를 추적함으로써, 결과를 재현할 수 있는 능력을 유지할 수 있으므로 이러한 버전을 보관합니다. 이를 통해 데이터 파이프라인의 버그/변경 때문이 아니라 모델 변경에 기인한 결과임을 확신하면서 다양한 모델과 프레임워크 전반에서 과학적으로 테스트할 수 있습니다.
핵심 개념: Workspaces & Projects란 무엇인가요?
{% hint style="info" %}
버전이 생성되면 그 시점에 고정되므로, 이미지, 주석, 기타 데이터의 추가/삭제 등 프로젝트에 대한 변경 사항은 이전에 생성된 버전에 영향을 주지 않습니다.
{% endhint %}
### 데이터셋 버전을 만드는 방법
데이터셋 버전을 만들려면 Roboflow 프로젝트와 연결된 사이드바에서 "Versions"를 클릭하세요. 그런 다음 "Generate New Version"을 클릭하세요.
이 페이지에서 train/test/valid 분할을 설정하고 새 데이터셋 버전에 대한 전처리 단계와 증강을 지정할 수 있습니다.
데이터에 적용할 전처리 단계와 증강을 지정한 후 "Generate"를 클릭하세요. 그러면 새 데이터셋 버전이 생성됩니다. 그런 다음 이 데이터셋 버전을 사용해 Roboflow에서 모델을 학습할 수 있습니다. 또한 [데이터셋을 내보내](/roboflow/roboflow-ko/datasets/dataset-versions/exporting-data.md) 모델을 수동으로 학습하는 데 사용할 수 있습니다.
### Train/Validation/Test 분할 다시 조정
버전 생성 과정에서 학습, 검증, 테스트 세트 분할의 비율도 다시 조정할 수 있습니다. 이렇게 하려면 "Step 2: Train/Test Split"로 이동한 다음 "Rebalance" 버튼을 클릭하세요.
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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
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```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
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