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# 학습 결과 보기

Training graphs를 통해 학습 중 모델의 상태를 확인할 수 있습니다. Training graphs는 Roboflow에서 학습한 모든 모델에서 사용할 수 있습니다.

또한 모델 성능을 요약하는 지표도 확인할 수 있습니다.

표시되는 지표는 모델 유형에 따라 달라집니다:

* Object detection 프로젝트는 모델의 precision, recall, mAP를 표시합니다.
* Classification 프로젝트는 정확도를 표시합니다.
* Segmentation 및 keypoint 모델은 mAP 점수를 표시합니다.
* Multimodal 모델은 perplexity를 표시합니다.

## 학습 중

모델 학습을 시작하면, 학습 중인 모델과 연결된 dataset version page에 메시지가 표시됩니다. 이 메시지는 처음에 training machine이 시작되고 있다고 알려줍니다.

버전에 [하나 이상의 training](/roboflow/roboflow-ko/train/train.md#train-multiple-models-on-a-version), 버전 페이지에서 training을 선택하여 그래프와 지표를 확인하세요.

그러면 모델이 학습되는 동안 Training graphs가 실시간으로 표시됩니다:

<figure><img src="/files/2d668d3b6662ffe5817eb1d8ad2e905414b32ce6" alt=""><figcaption><p>모델이 학습되는 동안의 Training graphs.</p></figcaption></figure>

### NAS Training Charts

Object detection 또는 instance segmentation 프로젝트에서 Neural Architecture Search (NAS)로 학습한 모델의 경우, 표준 training graphs 대신 특수한 쌍 차트 보기가 표시됩니다:

* **Training Progress Band**: 학습 epoch 동안의 모델 성능 범위(상한 및 하한)를 보여주는 그라데이션 채움 밴드입니다. 아무 epoch나 가리키면 해당 시점의 지표를 확인할 수 있습니다. 실시간 학습 중에는 펄스가 깜박이는 표시기가 현재 training front를 보여줍니다.
* **Epoch Snapshot**: 각 epoch에서 평가된 아키텍처의 모델 지연 시간과 정확도 간의 절충을 보여주는 Pareto 곡선입니다. 그라데이션 스펙트럼은 더 빠른(더 밝은) 모델에서 더 정확한(더 어두운) 모델로 이어집니다.

Standard 및 Plus NAS 실행과 달리, Fast NAS 실행에는 학습 중에 지표의 범위를 보고할 수 있는 기준 구성(baseline configuration)이 없으므로, 학습 중인 단일 supernet에 대한 지표만 보고합니다. 이러한 실행은 쌍으로 된 밴드 및 스냅샷 보기 대신 표준 training graph를 표시합니다.

## 학습 후

모델 학습이 완료되면 학습 과정의 지표를 확인할 수 있습니다.

학습 후 모델의 training graphs를 찾으려면 먼저 사이드바에서 Models 탭을 클릭하세요:

<figure><img src="/files/da5020ec92805665c7506e5e6d214178657f3a27" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

그런 다음 [training(또는 model)](/roboflow/roboflow-ko/train/versions-trainings-and-models.md) 을 클릭하여 보고 싶은 training graphs를 확인하세요.

페이지를 아래로 스크롤하여 Training Graphs 섹션이 보일 때까지 이동하세요:

<figure><img src="/files/528bde8204b4d1009d619365ec889e5cc7e041c8" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## 모델 테스트

Test 페이지의 이미지로 모델을 테스트할 수 있습니다. 이는 Workflows에서 애플리케이션 로직을 만들기 전에, 모델이 어떻게 동작하는지 빠르게 확인하는 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:

<figure><img src="/files/2a319da664d9d2e01fe52d993a6fdf2d0fa820ec" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Test 페이지에는 테스트 세트의 여러 이미지가 표시되며, 여기에서 선택해 모델에 실행할 수 있습니다. 또한 자신의 이미지와 비디오를 업로드하거나 웹캠으로 시도해 볼 수도 있습니다.

모델의 배포 방법을 찾으려면 Try on My Machine을 클릭하세요. Roboflow Workflows에서도 모델을 배포할 수 있습니다.
