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# 다중 레이블 분류 모델

이미지에 여러 태그를 적용합니다.

## v3

Roboflow에 호스팅되거나 업로드된 다중 레이블 분류 모델에서 추론을 실행합니다.

계정에 비공개인 모든 모델이나, 사용 가능한 공개 모델을 쿼리할 수 있습니다. [Roboflow Universe](https://universe.roboflow.com).

이 블록을 사용하려면 Inference 환경에서 Roboflow API 키를 설정해야 합니다. Roboflow API 키 설정에 대해 자세히 알아보려면, [Inference 문서를 참조하세요](https://docs.roboflow.com/reference/authentication/authentication/find-your-roboflow-api-key).

### 유형 식별자

단계에서 다음 식별자를 사용하세요 `"type"` 필드: `roboflow_core/roboflow_multi_label_classification_model@v3` 워크플로우에 이 블록을 단계로 추가하려면.

### 속성

| **이름**                           | **유형**  | **설명**                                    | 참조 |
| -------------------------------- | ------- | ----------------------------------------- | -- |
| `name`                           | `str`   | 이 단계에 대한 고유 식별자를 입력하세요..                  | ❌  |
| `model_id`                       | `str`   | Roboflow 모델 식별자..                         | ✅  |
| `confidence_mode`                | `str`   | 신뢰도 임계값을 결정하는 방법..                        | ✅  |
| `custom_confidence`              | `float` | 예측에 대한 사용자 지정 신뢰도 임계값..                   | ✅  |
| `disable_active_learning`        | `bool`  | 이 블록에 대해 프로젝트 수준의 능동 학습을 비활성화하는 불리언 플래그.. | ✅  |
| `active_learning_target_dataset` | `str`   | 활성 학습이 활성화된 경우 대상 데이터셋..                  | ✅  |

이 **참조** 열은 워크플로우 런타임에서 사용 가능한 동적 값으로 속성을 매개변수화할 수 있는 가능성을 나타냅니다 `워크플로우` 런타임입니다. 자세한 내용은 *바인딩* 을 참조하세요.

### 입력 및 출력 바인딩

사용 가능한 연결은 바인딩 유형에 따라 달라집니다. 어떤 바인딩 유형인지 확인하세요 `다중 레이블 분류 모델` 버전 `v3` 을 가지고 있는지.

<details>

<summary>입력 및 출력 바인딩</summary>

* 입력
  * `이미지` ([*`이미지`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/image.md)): 추론할 이미지입니다..
  * `model_id` ([*`roboflow_model_id`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/roboflow-model-id.md)): Roboflow 모델 식별자..
  * `confidence_mode` ([*`string`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): 신뢰도 임계값을 결정하는 방법..
  * `custom_confidence` ([*`0에서 1 사이의 실수`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/float-zero-to-one.md)): 예측에 대한 사용자 지정 신뢰도 임계값..
  * `disable_active_learning` ([*`boolean`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/boolean.md)): 이 블록에 대해 프로젝트 수준의 능동 학습을 비활성화하는 불리언 플래그..
  * `active_learning_target_dataset` ([*`roboflow_project`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/roboflow-project.md)): 활성 학습이 활성화된 경우 대상 데이터셋..
* 출력
  * `예측` ([`classification_prediction`](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/classification-prediction.md)): 분류기의 예측 결과.
  * `inference_id` ([`inference_id`](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/inference-id.md)): 추론 식별자.
  * `model_id` ([`roboflow_model_id`](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/roboflow-model-id.md)): Roboflow 모델 ID.

</details>

<details>

<summary>예시 JSON 정의</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/roboflow_multi_label_classification_model@v3",
	    "images": "$inputs.image",
	    "model_id": "my_project/3",
	    "confidence_mode": "<block_does_not_provide_example>",
	    "custom_confidence": 0.3,
	    "disable_active_learning": true,
	    "active_learning_target_dataset": "my_project"
	}
```

</details>

## v2

Roboflow에 호스팅되거나 업로드된 다중 레이블 분류 모델에서 추론을 실행합니다.

계정에 비공개인 모든 모델이나, 사용 가능한 공개 모델을 쿼리할 수 있습니다. [Roboflow Universe](https://universe.roboflow.com).

이 블록을 사용하려면 Inference 환경에서 Roboflow API 키를 설정해야 합니다. Roboflow API 키 설정에 대해 자세히 알아보려면, [Inference 문서를 참조하세요](https://docs.roboflow.com/reference/authentication/authentication/find-your-roboflow-api-key).

### 유형 식별자

단계에서 다음 식별자를 사용하세요 `"type"` 필드: `roboflow_core/roboflow_multi_label_classification_model@v2` 워크플로우에 이 블록을 단계로 추가하려면.

### 속성

| **이름**                           | **유형**  | **설명**                                    | 참조 |
| -------------------------------- | ------- | ----------------------------------------- | -- |
| `name`                           | `str`   | 이 단계에 대한 고유 식별자를 입력하세요..                  | ❌  |
| `model_id`                       | `str`   | Roboflow 모델 식별자..                         | ✅  |
| `confidence`                     | `float` | 예측에 대한 신뢰도 임계값..                          | ✅  |
| `disable_active_learning`        | `bool`  | 이 블록에 대해 프로젝트 수준의 능동 학습을 비활성화하는 불리언 플래그.. | ✅  |
| `active_learning_target_dataset` | `str`   | 활성 학습이 활성화된 경우 대상 데이터셋..                  | ✅  |

이 **참조** 열은 워크플로우 런타임에서 사용 가능한 동적 값으로 속성을 매개변수화할 수 있는 가능성을 나타냅니다 `워크플로우` 런타임입니다. 자세한 내용은 *바인딩* 을 참조하세요.

### 입력 및 출력 바인딩

사용 가능한 연결은 바인딩 유형에 따라 달라집니다. 어떤 바인딩 유형인지 확인하세요 `다중 레이블 분류 모델` 버전 `v2` 을 가지고 있는지.

<details>

<summary>입력 및 출력 바인딩</summary>

* 입력
  * `이미지` ([*`이미지`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/image.md)): 추론할 이미지입니다..
  * `model_id` ([*`roboflow_model_id`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/roboflow-model-id.md)): Roboflow 모델 식별자..
  * `confidence` ([*`0에서 1 사이의 실수`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/float-zero-to-one.md)): 예측에 대한 신뢰도 임계값..
  * `disable_active_learning` ([*`boolean`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/boolean.md)): 이 블록에 대해 프로젝트 수준의 능동 학습을 비활성화하는 불리언 플래그..
  * `active_learning_target_dataset` ([*`roboflow_project`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/roboflow-project.md)): 활성 학습이 활성화된 경우 대상 데이터셋..
* 출력
  * `예측` ([`classification_prediction`](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/classification-prediction.md)): 분류기의 예측 결과.
  * `inference_id` ([`inference_id`](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/inference-id.md)): 추론 식별자.
  * `model_id` ([`roboflow_model_id`](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/roboflow-model-id.md)): Roboflow 모델 ID.

</details>

<details>

<summary>예시 JSON 정의</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/roboflow_multi_label_classification_model@v2",
	    "images": "$inputs.image",
	    "model_id": "my_project/3",
	    "confidence": 0.3,
	    "disable_active_learning": true,
	    "active_learning_target_dataset": "my_project"
	}
```

</details>

## v1

Roboflow에 호스팅되거나 업로드된 다중 레이블 분류 모델에서 추론을 실행합니다.

계정에 비공개인 모든 모델이나, 사용 가능한 공개 모델을 쿼리할 수 있습니다. [Roboflow Universe](https://universe.roboflow.com).

이 블록을 사용하려면 Inference 환경에서 Roboflow API 키를 설정해야 합니다. Roboflow API 키 설정에 대해 자세히 알아보려면, [Inference 문서를 참조하세요](https://docs.roboflow.com/reference/authentication/authentication/find-your-roboflow-api-key).

### 유형 식별자

단계에서 다음 식별자를 사용하세요 `"type"` 필드: `roboflow_core/roboflow_multi_label_classification_model@v1` 워크플로우에 이 블록을 단계로 추가하려면.

### 속성

| **이름**                           | **유형**  | **설명**                                    | 참조 |
| -------------------------------- | ------- | ----------------------------------------- | -- |
| `name`                           | `str`   | 이 단계에 대한 고유 식별자를 입력하세요..                  | ❌  |
| `model_id`                       | `str`   | Roboflow 모델 식별자..                         | ✅  |
| `confidence`                     | `float` | 예측에 대한 신뢰도 임계값..                          | ✅  |
| `disable_active_learning`        | `bool`  | 이 블록에 대해 프로젝트 수준의 능동 학습을 비활성화하는 불리언 플래그.. | ✅  |
| `active_learning_target_dataset` | `str`   | 활성 학습이 활성화된 경우 대상 데이터셋..                  | ✅  |

이 **참조** 열은 워크플로우 런타임에서 사용 가능한 동적 값으로 속성을 매개변수화할 수 있는 가능성을 나타냅니다 `워크플로우` 런타임입니다. 자세한 내용은 *바인딩* 을 참조하세요.

### 입력 및 출력 바인딩

사용 가능한 연결은 바인딩 유형에 따라 달라집니다. 어떤 바인딩 유형인지 확인하세요 `다중 레이블 분류 모델` 버전 `v1` 을 가지고 있는지.

<details>

<summary>입력 및 출력 바인딩</summary>

* 입력
  * `이미지` ([*`이미지`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/image.md)): 추론할 이미지입니다..
  * `model_id` ([*`roboflow_model_id`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/roboflow-model-id.md)): Roboflow 모델 식별자..
  * `confidence` ([*`0에서 1 사이의 실수`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/float-zero-to-one.md)): 예측에 대한 신뢰도 임계값..
  * `disable_active_learning` ([*`boolean`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/boolean.md)): 이 블록에 대해 프로젝트 수준의 능동 학습을 비활성화하는 불리언 플래그..
  * `active_learning_target_dataset` ([*`roboflow_project`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/roboflow-project.md)): 활성 학습이 활성화된 경우 대상 데이터셋..
* 출력
  * `예측` ([`classification_prediction`](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/classification-prediction.md)): 분류기의 예측 결과.
  * `inference_id` ([`string`](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): 문자열 값.

</details>

<details>

<summary>예시 JSON 정의</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/roboflow_multi_label_classification_model@v1",
	    "images": "$inputs.image",
	    "model_id": "my_project/3",
	    "confidence": 0.3,
	    "disable_active_learning": true,
	    "active_learning_target_dataset": "my_project"
	}
```

</details>