기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # 로컬 컴퓨터에서 이미지 가져오기 이미지는 컴퓨터에서 직접 로드됩니다. 한 번에 최대 30개의 이미지를 업로드할 수 있습니다. 업로드하는 이미지에는 연결된 레이블이 없을 것입니다. 자세한 내용은 [이미지 레이블 지정](md-labeling-images.md) 단원을 참조하십시오. 업로드할 이미지가 많은 경우 Amazon S3 버킷을 사용하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 [Amazon S3 버킷에서 이미지 가져오기](md-create-dataset-s3.md) 단원을 참조하십시오. **참고** AWS SDK를 사용하여 로컬 이미지로 데이터 세트를 생성할 수 없습니다. 대신 매니페스트 파일을 생성하여 Amazon S3 버킷에 이미지를 업로드합니다. 자세한 내용은 [매니페스트 파일을 사용하여 이미지 가져오기](md-create-dataset-ground-truth.md) 단원을 참조하십시오. **로컬 컴퓨터의 이미지를 사용하여 데이터 세트를 만들려면(콘솔)** 1. [https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/)에서 Amazon Rekognition 콘솔을 엽니다. 1. **사용자 지정 레이블 사용**을 선택합니다. 1. **Get started**를 선택합니다. 1. 왼쪽 탐색 창에서 **프로젝트**를 선택합니다. 1. **프로젝트** 페이지에서 데이터 세트에 추가하려는 프로젝트를 선택합니다. 프로젝트 세부 정보 페이지가 열립니다. 1. **데이터 세트 생성**을 선택합니다. **데이터 세트 생성** 페이지가 표시됩니다. 1. **시작 구성**에서 **단일 데이터 세트로 시작** 또는 **훈련 데이터 세트로 시작**을 선택합니다. 더 높은 품질의 모델을 만들려면 별도의 훈련 및 테스트 데이터 세트로 시작하는 것이 좋습니다. ------ #### [ Single dataset ] 1. **훈련 데이터 세트 세부 정보** 항목에서 **컴퓨터에서 이미지 업로드**를 선택합니다. 1. **데이터 세트 생성**을 선택합니다. 1. 프로젝트의 데이터 세트 페이지에서 **이미지 추가**를 선택합니다. 1. 사용자의 컴퓨터 파일에서 온 데이트 세트에 업로드할 이미지를 선택합니다. 이미지를 드래그하거나 로컬 컴퓨터에서 업로드할 이미지를 선택할 수 있습니다. 1. **이미지 업로드**를 선택합니다. ------ #### [ Separate training and test datasets ] 1. **훈련 데이터 세트 세부 정보** 항목에서 **컴퓨터에서 이미지 업로드**를 선택합니다. 1. **테스트 데이터 세트 세부정보** 섹션에서 **컴퓨터에서 이미지 업로드를** 선택합니다. **참고** 훈련 데이터 세트와 테스트 데이터 세트에는 서로 다른 이미지 소스가 있을 수 있습니다. 1. **데이터 세트 생성**을 선택합니다. 각 데이터 세트에 대한 **훈련** 탭과 **테스트** 탭이 있는 사용자 프로젝트의 데이터 세트 페이지가 나타납니다. 1. **작업**을 선택한 다음 **훈련 데이터 세트에 이미지 추가**를 선택합니다. 1. 데이터 세트에 업로드하려는 이미지를 선택합니다. 이미지를 드래그하거나 로컬 컴퓨터에서 업로드할 이미지를 선택할 수 있습니다. 1. **이미지 업로드를** 선택합니다. 1. 5e\~5g단계를 반복합니다. 5e단계에서는 **작업**을 선택한 다음 **테스트 데이터 세트에 이미지 추가**를 선택합니다. ------ 1. [이미지 레이블 지정](md-labeling-images.md)에 나온 단계에 따라 이미지에 레이블을 지정합니다. 1. [모델 훈련(콘솔)](training-model.md#tm-console)에 나온 단계에 따라 모델을 훈련하세요.