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# 이미지 데이터 예측
다음 절차에서는 이미지 데이터세트에 대해 단일 예측과 배치 예측을 모두 수행하는 방법을 설명합니다. 각 즉시 사용 가능 모델은 데이터 세트에 대한 **단일 예측**과 **배치 예측**을 모두 지원합니다. **단일 예측**은 한 가지 예측만 하면 되는 경우입니다. 예를 들어 텍스트를 추출하려는 이미지가 하나 있고 주요 언어를 감지하려는 텍스트 단락이 하나 있다고 가정해 보겠습니다. **배치 예측**은 전체 데이터 세트를 예측하려는 경우입니다. 예를 들어 고객 감정을 분석하려는 고객 리뷰 CSV 파일이나 오브젝트를 감지하려는 이미지 파일이 있을 수 있습니다.
이미지 내 객체 감지 및 이미지 내 텍스트 감지 등의 즉시 사용 가능 모델 유형에 이러한 절차를 사용할 수 있습니다.
## 단일 예측
이미지 데이터를 수용하는 즉시 사용 가능 모형에 대한 단일 예측을 수행하려면 다음 작업을 수행합니다.
1. Canvas 애플리케이션의 왼쪽 탐색 창에서 **즉시 사용 가능 모델**을 선택합니다.
1. **즉시 사용 가능 모델** 페이지에서 사용 사례에 즉시 사용 가능 모형을 선택합니다. 이미지 데이터의 경우 **이미지 내 오브젝트 감지** 또는 **이미지 내 텍스트 감지** 중 하나여야 합니다.
1. 선택한 즉시 사용 가능 모델의 **예측 실행** 페이지에서 **단일 예측**을 선택합니다.
1. **이미지 업로드**를 선택합니다.
1. 로컬 컴퓨터에서 업로드할 이미지를 선택하라는 메시지가 표시됩니다. 로컬 파일에서 이미지를 선택하면 예측 결과가 생성됩니다.
오른쪽 창의 **예측 결과**에는 감지된 각 오브젝트 또는 텍스트에 대한 **신뢰도** 점수와 함께 이미지에 대한 분석이 표시됩니다. 예를 들어 이미지 내 오브젝트 감지를 선택한 경우, 각 객체가 얼마나 정확하게 감지되었는지에 대한 모델의 신뢰도 점수(예: 93%)와 함께 이미지 내 오브젝트의 목록을 받게 됩니다.
다음 스크린샷은 이미지 내 오브젝트 감지 솔루션을 사용한 단일 예측 결과를 보여줍니다.이 솔루션에서는 모델이 시계탑 및 버스와 같은 오브젝트를 100% 신뢰도로 예측합니다.
## 배치 예측
이미지 데이터를 수용하는 즉시 사용 가능 모형에 대한 배치 예측을 수행하려면 다음 작업을 수행합니다.
1. Canvas 애플리케이션의 왼쪽 탐색 창에서 **즉시 사용 가능 모델**을 선택합니다.
1. **즉시 사용 가능 모델** 페이지에서 사용 사례에 즉시 사용 가능 모형을 선택합니다. 이미지 데이터의 경우 **이미지 내 오브젝트 감지** 또는 **이미지 내 텍스트 감지** 중 하나여야 합니다.
1. 선택한 즉시 사용 가능 모델의 **예측 실행** 페이지에서 **배치 예측**을 선택합니다.
1. 데이터 세트를 이미 가져온 경우 **데이터 세트 선택**을 선택합니다. 그렇지 않은 경우 **새 데이터 세트 가져오기**를 선택하면 데이터 가져오기 워크플로로 안내됩니다.
1. 사용 가능한 데이터 세트 목록에서 데이터 세트를 선택하고 **예측 생성**을 선택하여 예측을 얻습니다.
예측 작업 실행이 끝나면 **예측 실행** 페이지에서 **예측** 아래에 출력 데이터 세트가 나열되는 것을 볼 수 있습니다. 이 데이터세트에는 결과가 포함되며 **추가 옵션** 아이콘()을 선택한 경우 **예측 결과 보기**를 선택하여 출력 데이터를 미리 볼 수 있습니다. 그런 다음 **예측 다운로드**를 선택하고 결과를 CSV 또는 ZIP 파일로 다운로드할 수 있습니다.