이미지 모델 채점

이 문서에서는 Azure Machine Learning 디자이너의 구성 요소에 대해 설명합니다.

이 구성 요소를 사용하여 입력 이미지 데이터에 대해 학습된 이미지 모델로 예측을 생성합니다.

이미지 모델 점수 매기기를 구성하는 방법

1. 파이프라인에 이미지 모델 채점 구성 요소를 추가합니다.

2. 학습된 이미지 모델과 입력 이미지 데이터가 포함된 데이터 세트를 연결합니다.

   데이터는 ImageDirectory 유형이어야 합니다. 이미지 디렉터리를 가져오는 방법에 대한 자세한 내용은 이미지 디렉터리로 변환 구성 요소를 참조하세요. 입력 데이터 집합의 스키마 또한 일반적으로 모델을 학습하는 데 사용되는 데이터의 스키마와 일치해야 합니다.

3. 파이프라인을 제출합니다.

결과

이미지 모델 채점을 사용하여 점수 집합을 생성한 후 모델의 정확도(성능)를 평가하는 데 사용되는 메트릭 집합을 생성하려면 이 구성 요소와 채점된 데이터 세트를 모델 평가에 연결할 수 있습니다.

점수를 웹 서비스로 게시

채점의 일반적인 용도는 출력을 예측 웹 서비스의 일부로 반환하는 것입니다. 자세한 정보는 Azure Machine Learning 디자이너에서 파이프라인을 기반으로 실시간 엔드포인트를 배포하는 방법에 대한 이 자습서를 참조하세요.

다음 단계

Azure Machine Learning에서 사용 가능한 구성 요소 집합을 참조하세요.