--- title: 다른 사람이 만든 머신러닝 프로젝트 활용하기 | Deep Block description: Deep Block의 프로젝트 스토어를 통해 다른 사용자가 만든 머신러닝 모델을 손쉽게 활용해보세요. 커뮤니티 기능을 통해 다양한 프로젝트에 액세스하여 실시간으로 활용할 수 있습니다. image: https://www.deepblock.net/hubfs/dialog.png --- [![logo_omnislabs_big](https://www.deepblock.net/hubfs/Brand%20Assets/Logos/logo_omnislabs_big.png)](https://www.deepblock.net/ko/?hsLang=ko) ![menu](https://f.hubspotusercontent40.net/hubfs/7479797/menu.png) ![close_24px](https://7479797.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/7479797/close_24px.svg) - [제품](https://www.deepblock.net/ko/product) Show submenu for 제품 - [매뉴얼](https://www.deepblock.net/ko/product/manual) - [판매 제품 목록](https://www.deepblock.net/ko/product/pricing) - [제품 활용 방법](https://www.deepblock.net/ko/product/how-to-use-deep-block) - [공간정보](https://www.deepblock.net/ko/remote-sensing) Show submenu for 공간정보 - [감시 및 방위 산업](https://www.deepblock.net/ko/remote-sensing/defense-surveillance) - [농업 및 산림](https://www.deepblock.net/ko/remote-sensing/precision-agriculture) - [현미경](https://www.deepblock.net/ko/microscopy) Show submenu for 현미경 - [반도체 & MEMS](https://www.deepblock.net/ko/microscopy/semiconductor) - [자연과학 & 의학](https://www.deepblock.net/ko/life-science-and-medicine) - [리소스](https://www.deepblock.net/ko/resources) Show submenu for 리소스 - [고용량 이미지 분석의 어려움](https://www.deepblock.net/ko/resources/challenges-high-resolution-imagery-ml-solution) - [Deep Block을 선택해야 하는 이유](https://www.deepblock.net/ko/resources/why-deep-block) - [회사 소개](https://www.deepblock.net/ko/about-us) - [연락하기](https://www.deepblock.net/ko/contact) - [제품](https://www.deepblock.net/ko/product) Show submenu for 제품 - [매뉴얼](https://www.deepblock.net/ko/product/manual) - [판매 제품 목록](https://www.deepblock.net/ko/product/pricing) - [제품 활용 방법](https://www.deepblock.net/ko/product/how-to-use-deep-block) - [공간정보](https://www.deepblock.net/ko/remote-sensing) Show submenu for 공간정보 - [감시 및 방위 산업](https://www.deepblock.net/ko/remote-sensing/defense-surveillance) - [농업 및 산림](https://www.deepblock.net/ko/remote-sensing/precision-agriculture) - [현미경](https://www.deepblock.net/ko/microscopy) Show submenu for 현미경 - [반도체 & MEMS](https://www.deepblock.net/ko/microscopy/semiconductor) - [자연과학 & 의학](https://www.deepblock.net/ko/life-science-and-medicine) - [리소스](https://www.deepblock.net/ko/resources) Show submenu for 리소스 - [고용량 이미지 분석의 어려움](https://www.deepblock.net/ko/resources/challenges-high-resolution-imagery-ml-solution) - [Deep Block을 선택해야 하는 이유](https://www.deepblock.net/ko/resources/why-deep-block) - [회사 소개](https://www.deepblock.net/ko/about-us) - [연락하기](https://www.deepblock.net/ko/contact) # 다른 사람이 만든 머신러닝 모델 사용하기 Step #1 - 프로젝트 스토어에 액세스 - Deep Block의 가장 큰 장점 중 하나는 플랫폼 기능입니다. 사용자는 AI 모델과 프로젝트를 만들고 다른 사람들과 공유할 수 있으며, 커뮤니티에서 만든 기계 학습 모델에도 액세스할 수 있습니다. 이제 [DeepBlock.net](https://www.deepblock.net/?hsLang=ko)이 제공하는 인상적인 커뮤니티 기능을 살펴보겠습니다. - [앱](https://app.deepblock.net/)에 액세스하고 로그인한 후 "탐색" 버튼을 클릭하세요. ![home](https://www.deepblock.net/hs-fs/hubfs/home.png?width=1265&height=461&name=home.png) - 이미 "get started" 버튼을 클릭했다면 다른 상단 표시줄이 표시될 것입니다. 이런 경우에는 "Project store" 버튼을 누르세요. ![Navigation](https://www.deepblock.net/hs-fs/hubfs/Navigation.png?width=909&height=293&name=Navigation.png) Step #2 - 작업 유형 선택 - **원하는 Task를 선택**하세요. 애플리케이션 유형을 선택하면 다른 사용자가 업로드한 머신러닝 프로젝트를 볼 수 있습니다. ![Choose a task type](https://www.deepblock.net/hs-fs/hubfs/Choose%20a%20task%20type.png?width=1139&height=793&name=Choose%20a%20task%20type.png) - 예를 들어 이미지 분할을 선택하겠습니다. Step #3 - 프로젝트를 선택하세요 - 다른 사람들이 만든 다양한 프로젝트 중에서 당신이 원하는 머신러닝 프로젝트를 찾아보세요. ![Clicking a Project](https://www.deepblock.net/hs-fs/hubfs/Clicking%20a%20Project.png?width=1223&height=721&name=Clicking%20a%20Project.png) - 복사하려는 머신러닝 프로젝트를 찾으면 클릭하세요. Step #4 - 프로젝트 복사 - 프로젝트 설명을 확인하고, 이 프로젝트를 복사하고 싶다면 "FORK Project" 버튼을 눌러주세요. ![Copy button](https://www.deepblock.net/hs-fs/hubfs/Copy%20button.png?width=1357&height=786&name=Copy%20button.png) - 프로젝트 이름을 설정하고 프로젝트를 복사합니다. ![dialog-1](https://www.deepblock.net/hs-fs/hubfs/dialog-1.png?width=619&height=603&name=dialog-1.png) Step #5 - CONSOLE로 이동 - "FORK" 버튼을 누른 경우 "콘솔"로 돌아갑니다. ![back to the console](https://www.deepblock.net/hs-fs/hubfs/back%20to%20the%20console.png?width=761&height=581&name=back%20to%20the%20console.png) - 콘솔로 돌아가면 복사가 진행 중입니다. - 기계 학습 프로젝트가 클수록 복사하는 데 더 많은 시간이 걸립니다. ![copying](https://www.deepblock.net/hs-fs/hubfs/copying.png?width=1039&height=142&name=copying.png) Step #6 - 사용할 시간입니다! - 복사 과정이 완료되면 프로젝트를 클릭하기만 하면 액세스할 수 있습니다. ![copied](https://www.deepblock.net/hs-fs/hubfs/copied.png?width=971&height=137&name=copied.png) - 대부분 프로젝트 스토어에 존재하는 프로젝트는 **훈련된 모델**이 될 것입니다. "PREDICT" 탭을 누르고 새 이미지를 업로드하고 다른 사람이 훈련한 기계 학습 모델을 사용하세요. ![predict tab-1](https://www.deepblock.net/hs-fs/hubfs/predict%20tab-1.png?width=1329&height=761&name=predict%20tab-1.png) - Deep Block의 활용 비법을 알고 싶다면 [매뉴얼](https://www.deepblock.net/product/manual?hsLang=ko)을 꼭 읽어보시기 바랍니다. ### Contact Us [![logo_deepblock_big_w](https://www.deepblock.net/hs-fs/hubfs/Brand%20Assets/Logos/logo_deepblock_big_w.png?width=250&height=43&name=logo_deepblock_big_w.png)](https://www.deepblock.net?hsLang=ko) Deep Block은 코딩없이 AI 모델을 만들고 사용할 수 있는 NO CODE AI 플랫폼입니다. 딥 블록을 사용하면 전문 지식없이, 다양한 AI 모델을 훈련시키고 활용할 수 있습니다. [linkedin icon](https://www.linkedin.com/company/deep-block-net/) [youtube icon](https://www.youtube.com/@deepblock) ###### 연락하기 ![Deep Block_email_icon_B](https://www.deepblock.net/hubfs/Deep%20Block_email_icon_B.svg) [문의](https://www.deepblock.net/ko/contact?hsLang=ko) ![Deep Block_address_icon_B](https://www.deepblock.net/hubfs/Deep%20Block_address_icon_B.svg) 성남시 수정구 창업로 43, 국토교통창업지원센터 Copyright © 2025 OMNIS Labs Company All Rights Reserved. [프라이버시 정책 |](https://www.deepblock.net/terms-and-privacy-policy?hsLang=ko) [이용약관](https://www.deepblock.net/terms-and-privacy-policy?hsLang=ko)