# 5.2 Huenit Classification 모델 학습하기
{% hint style="info" %}
**\[Huenit Classification 모델 학습하기]** 를 진행하기 위해서는 PC가 인터넷에 연결되어 있어야 합니다.
{% endhint %}
* \[새 AI 모델 만들기] 클릭
### 1. **Huenit Classification 모델 선(AI 모델 선택)**
* Huenit Classification 인공지능 모델 선택 > \[저장 & 다음으] 버튼 클릭하여 2단계로 넘어간다.
### 2. **데이터 준비**
Huenit Classification으로 분류할 데이터 Label을 생성해준다.
#### **2.1. 파일 업로드 방식으로 데이터 준비하는 방법**
* **Label**의 이름은 영어로 간단하게 지정해준다. (파일명으로 사용되기 때문에 반드시 영어로 작성해야한다.)
* File Upload 를 클릭하여 저장해놓은 .mp4파일을 업로드해준다.
* 데이터준비가 모두 완료되면, **\[저장 & 다음으]** 버튼을 클릭하여 3단계로 넘어간다.
{% hint style="warning" %}
Label은 최소 2개 이상이어야 한다.
{% endhint %}
{% tabs %}
{% tab title="분리수거용 데이터 PNG" %}
CAN
PET
TRASH
{% endtab %}
{% tab title="분리수거용 데이터 영상" %}
1. PET
{% file src="" %}
2. CAN
{% file src="" %}
3. TRASH
{% file src="" %}
4. PAPER (배경)
{% file src="" %}
{% endtab %}
{% endtabs %}
#### 2.2 AI 카메라로 실시간 데이터 수집하는 방법
* AI카메라를 PC에 연결한다.
* **Label**의 이름은 영어로 간단하게 지정해준다. (파일명으로 사용되기 때문에 반드시 영어로 작성해야한다.)
* 데이터 수집 방식을 실시간 촬영로 선택한다.
* 카메라 연결 버튼 클릭 후, 촬영 버튼을 눌러 데이터 수집을 시작한다.
* 촬영을 마치면 촬영 정지 버튼을 누른 후, 업로드 버튼을 클릭하여 데이터를 저장한다.
* 같은 방식으로 데이터준비가 모두 완료되면, **\[저장 & 다음으로]** 버튼을 클릭하여 3단계로 넘어간다.
### 3. 학습셋팅
* 학습 예폭, 배치 사이즈, 러닝 레이트, 이미지 분배(비율), 증강 여부를 설정한 후 \[저장 & 다음으로] 버튼을 눌러 4단계로 넘어간다.
### 4. 최종 검토 및 인공지능 모델 생성
* 선택한 AI 모델의 종류를 확인한다.
* 데이터가 제대로 업로드 되었는지 확인하고, 수정사항이 있는 경우에는 \[이전으로]를 눌러 이전으로 돌아간다.
* 검토가 완료되었다면, **\[AI 모델 학습하기]** 버튼을 클릭하여 Huenit Classification 모델을 생성한다.
* 학습을 모두 마치고 나면 순서, 이름, 종류, 생성일, 상태를 확인 가능하다.
* 학습을 모두 마치고 나면 상태가 \[학습 진행중] 에 있다가 일정시간 후 \[완료]가 된다.
{% hint style="danger" %}
상태가 \[학습 설정중]에서 바뀌지 않거나, \[미완료]라면, 편집이나 삭제 후 \[새 AI모델 만들기]를 통해 다시 학습을 진행시켜야 합니다.
{% endhint %}
