# Red 분석 도구 - Unsupervised(비지도) 모드

Red 분석 도구가 비지도 모드일 때는, 정상인 부품이 어떻게 생겼는지를 네트워크에 가르치는 것이 핵심입니다. 그러므로, 트레이닝 중에는 부품 중 (허용 가능한 모든 변형을 포함한)양호/합격 이미지를 제공하는 것이 가장 핵심입니다. 하지만, 테스팅 및 검증 단계에서는 불량으로 라벨 지정된 이미지를 포함하는 것이 중요합니다. 이렇게 함으로써, 도구를 트레이닝한 후 도구가 결함을 얼마나 정확하게 검출하는지 판단할 수 있습니다.

Note: 불량으로 라벨 지정된 이미지를 트레이닝 Set에 추가해도, Deep Learning은 자동으로 해당 이미지를 무시하기 때문에 이 이미지는 신경망 학습에 이용되지 않습니다. 하지만, 불량 이미지는 테스트 및 검증 단계에서 유용합니다.

이어서 런타임에 부품이 제시되고 도구가 학습한 것과 비교하여 차이가 있음을 알게 되면, 도구는 해당 부품을 불량으로 생각한다고 표시합니다.

비지도 모드에서의 도구 트레이닝 절차는 다음과 같습니다.

1. 부품의 정상 및 허용 가능한 변동을 모두 포함하는 이미지들을 수집니다.

2. 트레이닝 Set 내 모든 이미지를 클릭하거나, View Browser의 'N 뷰에 대한 작업' 메뉴에서 뷰 라벨링 옵션을 이용하여 정상 라벨을 지정합니다. 한 번 클릭하면 "정상" 이미지(우측 상단 모서리의 초록색 띠로 표시됨)를 의미하며,

   Note: 두 번 클릭하면 "불량" 이미지(우측 상단 모서리의 빨간색 띠로 표시됨)를 의미합니다. 하지만, 이 라벨은 검증 Set에만 적용됩니다.

   "정상" 라벨 | "불량" 라벨
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3. 해당 도구를 트레이닝합니다.

4. 사용자가 불량으로 라벨 지정한, 알고있는 유형의 결함이 있는 이미지를 제시하여 도구를 검증함으로써 도구의 정확도를 판단합니다.

   "정상" 마킹 | "불량" 마킹
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