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by lianji Feb 24. 2021

철이 없었죠,AI 서비스를 코딩 없이 만들겠다고 한 게

비전공자 둘의 No-code AI challenge 도전기 #1

Julia X Lianji No-code service deployment project

Common Computer는 Teachable Machine을 이용해 만든 AI 모델을 쉽게 라이브 서비스화, API화 할 수 있는 기능을 개발 중이다. 이 시나리오를 lean하게 증명해보기 위해 'No-code AI challenge 2021'에 참가하여 no-code app을 이용해 우리만의 서비스를 런치해 보았다.



현재 IT업계들이 가장 주목하고 있는 키워드는 단연 No-code일 것.

이미 많은 사람들이 떠들고 있는 No-code 프로젝트가 그냥 커피라면, No-code AI 프로젝트가 T.O.P 아니겠어?...라는 생각으로 무모하게 이 챌린지에 도전한 비전공자 두 명이 있었다. 

그들은 이틀 뒤 머리를 뜯으며 후회하게 되는데...




일단 무슨 서비스를 만들어 볼까


일단 우리의 목표는 과학계에 한 획을 그을 AI를 만들겠다가 아닌, 비전공자가 정말 코딩 없이 AI를 만드는 게 가능한지 한번 경험해보자가 1순위였다. 


우리나라 유행 중 가장 눈에 띄는 포맷은 '테스트'다. 어릴 때도 심리테스트를 수없이 접했지만 최근 MBTI붐부터 시작되어 초정밀 성격 검사 'mgram', 대학교 학과 찾기 테스트, 심지어는 꼰대력까지 점수로 보여주는 '꼰대력 테스트'까지 있다. 마케팅 수단으로도 효과적이다. 방송사는 각종 드라마 주인공 닮은 꼴 테스트를 만들고, '쿠키런' 게임 홍보를 위해 '쿠키런 테스트'를 만들었으며, 오늘의 집은 '전생집 테스트'를 만들었다. 


우리도 이에 질세라, 이미지 데이터를 모아 닮은 꼴 테스트 하나 만들어보자!하고 호기롭게 주제를 찾았다. 이걸 정하는 데에 많은 시간은 걸리지 않았다. 우린 얘기를 시작한 지 2분 만에 '나와 닮은 어벤져스 히어로 찾기 테스트'를 만들어 보기로 했다.  

어벤져스 다들 좋아하잖아요...?



2. 어떻게 만들건데


일단 우리가 사용하기로 한 머신러닝 툴은 Google의 'Teachable Machine'. 이미지, 소리, 포즈 데이터를 훈련시킬 수 있는 쉬운 머신러닝 툴이다. 우리는 어벤저스 히어로의 얼굴 데이터를 무식하게 모으기 시작했다. 하루에 1시간 정도씩 잡고 두 명이서 각각 히어로 4명씩, 얼굴 이미지 100장을 모았다.


노가다가 적성에 맞는 우리


이렇게 얼굴 중심으로, 모델을 잘 학습시킬 수 있게 손목을 갈아넣어 100장 정도를 모았다.

그리고 훈련을 시켜보니 이런...100장밖에 없어 모델의 정확도가 아쉬웠다. 또 노가다로 100장을 더 모아야 하는 상황이었으나, Ainize 프로젝트의 endpoint 중 우리같은 고민이 있을 때 쓰기 좋은 프로젝트를 발견했다.


https://master-random-augmentation-wook-2.endpoint.ainize.ai/


머신러닝 프로젝트를 진행할 때 쓰기 좋은 곳으로 이미지 한 장을 넣으면 흑백, 색반전, 좌우반전 등 효과가 입혀져 최대 15장까지 증량되는 혜자 프로젝트다. 이 곳 덕에 우린 매우 빠르게 데이터를 2배로 불려서 모델의 정확도를 높일 수 있었다.



어떻게 알고 이런 걸 배포해주셨는지...배포해주신 Ainizer님 그저 빛....



Teachable Machine에서 트레이닝하는 모습
accuracy가 0.9..!



모델 완성! 이제 디자인 하자


우리는 이 어벤져스 모델 이후에도 시리즈로 서비스를 전개하고 싶었다. 일단 이를 관통하는 컨셉과 이름부터 정하고, 그 뒤에 부제를 붙여서 이어나가는 식으로 진행하기로 했다. 그래서 우리는 우리가 만든 AI에게 '아키네이터'같은 캐릭터를 입혔다. 고민하고 있는 듯한 AI emoji를 빠르게 그렸고, 이 인공지능에게 무엇이든 물어보면 답을 해준다는 컨셉으로 진행했다. 

이렇게 정해진 서비스의 이름은 "Hey AI".


 

AI 같은가?



시간이 없었기에 스크린 구성은 최대한 단순하게 진행했다. 랜딩 페이지에는 내 이미지를 넣을 수 있는 화면, 그리고 결과를 확인하는 버튼을 누르면 AI가 분석한 결과가 1등부터 4등까지 나오는 화면 둘로 구성했다.


고생고생해 모은 얼굴 데이터를 보여주고 싶어 배경에 쫙 깔아버렸다.



이렇게 모델과 디자인이 아주 빠르게 완성되었다. 여기까지 진행하는 데에 걸린 시간은 단 하루였다. 

이후 남은 단계는 No-code 툴로 진짜 살아 숨쉬는 서비스 페이지를 구현하는 것이다. (가장 중요)

우린 한 번 써본 적이 있는 'Bubble'이라는 No-code 툴을 사용하기로 했지만, 우리가 맞닥뜨린 치명적인 문제는...Bubble에 AI model connect 기능이 없었다는 것.



해결하려면 Teachable Machine을 이용해 만든 이 모델을 API로 만들어야 했다. Bubble에 API connector 플러그인은 존재했기 때문. 하지만 엔지니어가 아닌 우린 해결할 방도가 보이지 않았다...



다음 포스팅에 이어 우리가 이 문제를 결국 어떻게 해결하게 되었는지를 기록할 예정이다.

우리 외에도 이 No-code AI Challenge 2021에 참여한 사람들의 결과물을 볼 수 있는 'Knock-AI' 커뮤니티의 쇼케이스를 참고!



'Knock-AI' No-code AI community 

https://knock-ai.circle.so/c/showcase


No-code AI challenge 2021

https://no-code-ai-challenge.com/


'Hey AI' project 영문 포스팅

https://medium.com/ai-trend/hey-ai-which-avenger-am-i-5d55f4e26598


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