DataSelection
DataSet Selection
AI 모델 학습에 대한 목적 및 모델의 파라미터들을 설정하고 난 뒤 학습에 사용할 데이터에 대해 설정합니다.
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서비스 정보 설정: VDS에서 생성한 데이터셋을 선택합니다. 데이터셋은 앞서 선택한 Purpose Type에 따른 데이터만 조회할 수 있으며, 다중 선택이 가능합니다.
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Class 설정: 선택된 데이터셋의 클래스 정보를 확인할 수 있습니다. 또한, 그룹핑 기능을 통해 여러 클래스를 합칠 수 있습니다.
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학습 비율 설정: 학습과 평가에 사용할 데이터셋의 비율을 지정할 수 있습니다.(기본값: 학습 - 70%, 평가 - 30%)
Groupping
다중으로 선택된 데이터셋에서 실제로는 동일한 클래스 이지만 다른 클래스
명으로 지정된 경우 클래스 그룹핑 기능을 사용하여 하나의 클래스로 합칠 수
있습니다.
합치기를 원하는 클래스를 Selected Class List에서 선택한 뒤 [Groupping
Tags] 버튼을 클릭하여 그룹할 명과 색상으로 지정합니다.
클래스 합치기를 원하지 않는 경우 [다음] 버튼을 클릭합니다.
Class Balancer
데이터셋 선택이 완료되면, 현재 데이터셋의 클래스 당 데이터의 개수를 확인할 수 있습니다.
클래스의 수가 한쪽으로 편향된 경우 클래스 밸런스 기능을 통해 클래스의 수를 동일하게 할 수 있습니다.
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Class Balancer: 클래스 밸런스 기능 사용 유무
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Auto / Custom: 클래스 밸런싱 시 이미지 증식 알고리즘을 자동으로 선택하거나 필요한 기능만 선택
Check Trainer Information
클래스 밸런싱 기능까지 선택 완료한 뒤, Trainer의 타이틀 및 설명을 설정할 수 있으며, 정보를 확인할 수 있습니다.
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Title: Trainer의 명칭
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Description: 설명
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Train Mode: 선택한 학습 모드
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Purpose Type: 선택한 AI의 목적
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Train Rate: 학습 / 검증에 사용한 데이터셋의 비율
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데이터셋 List: 선택한 데이터셋의 정보
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Class List: 선택한 데이터셋의 클래스 정보
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Class Balancer: 클래스 밸런싱에 사용된 전처리
NOTE