데이터 항목을 보고
필요했던 부분을 더 채워 주거나, 불필요한 사진을 제거해야 함
이 과정을 "데이터 정재"라고 함
학습 샘플 == 트레이닝셋
테스트 샘플 == 테스트 셋
혼동 행렬
Y축 : 설정해 놓은 class 의미 (분류해놓은 카테고리)
X축 : prediction, 예측해서 분류할 수 있는 항목\
대각에 있는 수치들의 테스트 데이터셋이 전부 다 왔다는 라는 것
-> 학습이 잘 됨
성능 향상을 위해
1. 데이터 수집량 늘리기
2. 데이터 정제하기
3. 에포크, 배치 사이즈 적절히 조절하기
성능 평가 방법
1. 정확도 함수 그래프
2. 손실 함수 그래프
3. 혼동 행렬
모델 내보내기 버튼 -> 다른 로봇에 별다는 학습 없이 추론 진행 가능
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