# 2.1 Image Classification

Image Classification은 입력된 이미지들의 종류를 분류 할 수 있는 컴퓨터 비전모델입니다.

예를들면, 강아지와 고양이의 사진을 입력했을 때 가장 유사한 5개의 예측을 할 수 있는 모델입니다.

| image                                                                                                                                               | top-5 model predictions                                                       |
| --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------- |
| ![cat.jpg](https://jumpstart-cache-prod-us-east-1.s3.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-metadata/assets/cat.jpg)                                    | Egyptian cattabbytiger catlynxPersian cat                                     |
| <img src="https://jumpstart-cache-prod-us-east-1.s3.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-metadata/assets/dog.jpg" alt="dog.jpg" data-size="original"> | golden retrieverLabrador retrievertoy terrierGerman short-haired pointerboxer |

해당 모델은 이미지를 입력으로 받아 1000개의 클래스 중 하나로 이미지를 분류합니다. 배포 가능한 모델은 1001개 클래스의 이미지로 구성된 ImageNet (ILSVRC-2012-CLS) 에서 사전 학습됩니다.

본 세션에서는 사전 학습된 모델을 통해 이미지 분류를 진행해 본 뒤, 별도의 Custom data를 별도 코드(No-code)를 활용하지 않고 학습을 진행 한 뒤, 해당 모델을 검증하는 단계로 진행됩니다.


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

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```
GET https://cheolmin-ki.gitbook.io/sagemaker-image-workshop/lab2.-image-classification-with-no-code/2.1-image-classification.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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