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# 학습 결과 보기
Training graphs를 사용하면 학습 중 모델의 상태를 확인할 수 있습니다. Training graphs는 Roboflow에서 학습된 모든 모델에 사용할 수 있습니다.
모델 성능을 요약하는 지표도 볼 수 있습니다.
보게 될 지표는 모델 유형에 따라 달라집니다:
* Object detection 프로젝트는 모델의 precision, recall, mAP을 보여줍니다.
* Classification 프로젝트는 accuracy를 보여줍니다.
* Segmentation 및 keypoint 모델은 mAP 점수를 보여줍니다.
* Multimodal 모델은 perplexity를 보여줍니다.
## 학습 중
모델 학습을 시작하면, 학습 중인 모델과 연결된 dataset version 페이지에 메시지가 표시됩니다. 이 메시지는 먼저 training machine이 시작되고 있다고 표시합니다.
그다음 모델이 학습되는 동안 training graphs가 실시간으로 표시됩니다:
모델이 학습되는 동안의 Training graphs.
### NAS Training Charts
Object detection 또는 instance segmentation 프로젝트에서 Neural Architecture Search (NAS)로 학습된 모델의 경우, 표준 training graphs 대신 특수한 paired chart 보기가 표시됩니다:
* **학습 진행 밴드** — 학습 epoch에 따른 모델 성능 범위(상한 및 하한)를 보여주는 그라데이션 채움 밴드입니다. 각 epoch에 마우스를 올리면 해당 시점의 지표를 확인할 수 있습니다. 실시간 학습 중에는 현재 training front를 나타내는 맥박치는 표시기가 보입니다.
* **Epoch 스냅샷** — 각 epoch마다 평가된 아키텍처에 대해 모델 latency와 accuracy 간의 균형을 보여주는 Pareto 곡선입니다. 그라데이션 스펙트럼은 더 빠른(더 밝은) 모델에서 더 정확한(더 어두운) 모델로 이어집니다.
## 학습 후
모델 학습이 완료되면 학습 과정의 지표를 확인할 수 있습니다.
학습 후 모델의 training graphs를 찾으려면 먼저 사이드바에서 Models 탭을 클릭하세요:
그다음 training graphs를 보고 싶은 모델 버전을 클릭하세요.
페이지를 아래로 스크롤하여 Training Graphs 섹션이 보일 때까지 이동하세요:
## 모델 테스트
Test 페이지의 이미지로 모델을 테스트할 수 있습니다. 이는 Workflows에서 애플리케이션 로직을 구축하기 전에 모델 성능을 빠르게 확인해 보는 좋은 방법입니다.
Test 기능은 object detection, segmentation, classification, keypoint 모델에서 사용할 수 있습니다. Test는 multimodal 프로젝트에서는 지원되지 않습니다.
모델을 테스트하려면 오른쪽 사이드바에서 "Test"를 클릭하세요. 그러면 Test 페이지가 열립니다:
Test 페이지에는 테스트 세트의 여러 이미지가 표시되며, 그중에서 선택해 모델에 실행할 수 있습니다. 직접 이미지와 비디오를 업로드하거나 웹캠으로도 시도할 수 있습니다.
모델의 배포 지침을 찾으려면 Try on My Machine을 클릭하세요. 모델을 Roboflow Workflows에 배포할 수도 있습니다.
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# Agent Instructions
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