[ Dev Dairy ] 003. Teachable Machine 사용해보기

 

요즘 들어 여러가지를 해보려고 노력중인데

어떤 걸 해볼까 눈을 돌리다. 

 

Teachable Machine 이라는 나온지는 꽤 되었지만 인공지능 관련된 사물인식 머신러닝이다.

머신러닝이라고 하면 굉장히 어렵고 복잡할 것 같은데

Teachable Machine 을 이용하면 아주 쉽고 간단하게 머신러닝을 해볼 수 있다.

 

주소는 : teachablemachine.withgoogle.com/

Teachable Machine

여기서 해볼 수 있는건 크게 3가지 인데

사용법은 놀랍게도 아주~ 아주 간단한데

 

Get Started면 IMAGE / AUDIO / POSE 중에 하나를 골라서 머신러닝을 해볼 수 있다.

 

간단하게, IMAGE 를 통해서 머신러닝을 체험보자!! 

프로세스는 정말 간단하다.

 

1. 머신러닝을 해줄 Class 를 만들어주고

2.해당 Class를 정의해줄 IMAGE 파일들을 업로드/웹캠으로 만들어준다.

3.만든 Class를 가지고 Training 을 해준다.

4.Training 된걸 Preview를 통해서 제대로 학습이 되었는지 확인할 수 있다.

5.학습된 내용을 본인의 웹/앱에 적용한다.

 

 

위의 설명을 들으면 아주 간단해보이는데 실제로도 별거 없다.

 

간단한 예제로 잘생긴연예인들을 학습시켜서 테스트해보자

이미지는 파이썬에서 구글크롤링을해서 다수의 잘생긴 남자 연예인들 사진을 가져온다음 업로드했다.

 

업로드 후, 두번쨰 Training 에서 Train Model 을 통해 현재 학습중인걸 확인할 수 있다.

 

학습이 끝나면 오른쪽에 학습이 잘 되었는지 체험해볼 수 있는 Preview가 활성화 된다.

실제 다른 연예인의 사진으로 테스트해보니 잘 되는걸 확인할 수 있다.

 

머신러닝의 정확성을 높이기 위해서는 이미지의 수도 중요하지만 흑백사진이면 더 좋고,

둘이상 나오는 사진들은 정확성을 떨어뜨리기 때문에 학습이전에 데이터 클랜징을 해주는게 좋다

데이터 클랜징이란 그냥 본인이 설정한 Class에 맞지 않은 사진들을 삭제해주는거다. 

 

 

테스트까지 잘되었으면 Export Model 을 통해 본인의 웹/앱 에 구현할 수 있다.

 

 

 

구현 다음에 이어서..