기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 예측 확인 및 어댑터 훈련
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[Rekognition 콘솔](https://console.aws.amazon.com/rekognition/)을 통해 대량 분석을 활용하여 이미지 배치에 대한 예측을 도출하고 이러한 예측을 검증한 후 검증된 예측을 사용하여 어댑터를 생성할 수도 있습니다. 어댑터를 사용하면 지원되는 모든 Rekognition 작업의 정확도를 높일 수 있습니다.

현재 Rekognition Custom Moderation 기능과 함께 사용할 어댑터를 만들 수 있습니다. 어댑터를 만들어 [DetectModerationLabels](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DetectModerationLabels.html) 작업에 제공하면 특정 사용 사례와 관련된 콘텐츠 조절 작업의 정확도를 높일 수 있습니다.

Custom Moderation에 관한 자세한 내용은 [사용자 지정 조절을 통한 정확도 향상](moderation-custom-moderation.md)을 참조하세요. 대량 분석을 통해 예측한 결과를 검증하는 방법에 대한 설명은 [대량 분석 및 검증](adapters-bulk-analysis.md)을 참조하세요. Rekognition 콘솔을 사용하여 예측을 확인하고 어댑터를 만드는 방법을 설명하는 튜토리얼은 [사용자 지정 조절 어댑터 자습서](using-adapters-tutorial.md)을 참조하세요.