나만의 AI 프로그램을 만들어보자!(NO 코드툴!)
안녕하세요.
혁신가들을 위한 AI 프로그램 개발 업체, 디피니트입니다.
오늘 소개해드릴 AI 활용툴은 Teachable Machine입니다.
이 서비스는 구글에서 만든 서비스로
지도학습을 통해 ai 모델을 학습시키고 활용할 수 있게 해주는 툴입니다.
Teachable Machine은 누구나 AI 머신러닝 모델 프로그램을 쉽고 빠르고 간단하게 만들 수 있도록
제작된 웹 기반 도구인데요.
이 서비스를 통해 지도학습을
분류 (Classification), 예측 (Prediction) 등 AI 모델들을
직접 만들 수 있습니다.
학습시킬 수 있는 샘플들을은 다음과 같습니다.
이미지, 사운드, 자세, 이렇게 세가지 인데요.
저는 이미지를 통해 한번 실습해 보겠습니다.
[머신러닝 모델 분류 체험실습]
① 랜딩페이지 - '시작하기' 버튼을 클릭
② '이미지 프로젝트' 클릭
③ '표준 이미지 모델' 클릭
④ 업로드를 클릭, 분류할 두 가지 종류의 이미지를 각각 CLASS 1과 CLASS 2에 업로드
저는 강아지와 고양이를 각각 CLASS 1과 CLASS 2에 이미지 셋을 업로드하겠습니다.
이렇게 unslash에서 각각의 고양이사진과 개사진들을 다운을 받았습니다.
⑤ 샘플 사진 set 업로드
⑥ 모델 학습시키기 클릭
⑦ 모델 학습시키기가 완료되면 '파일에서 이미지를 선택하거나 여기로 드래그 앤 드롭하세요' 를 클릭하여 이미지 업로드!
⑧ 저는 미리 다운받은 이미지를 업로드 하였습니다.
(학습용 샘플 이미지에는 업로드되지 않은 개의 사진입니다.)
⑨ 짠! '개'로 분류 성공!
이렇게 분류도 할 수 있지만 모델 내보내기를 통해 파인튜닝을 하여 회귀 모델로 활용할 수 있습니다.
* 회귀: 연속적인 출력 값 예측
* 군집: 서브그룹 찾기
* Fine-tuning
사전 학습한 가중치를 활용하는 또 다른 방법은 미세 조정(fine-tuning)이다. 미세 조정이란 사전 학습한 모든 가중치와 더불어 하위 문제를 위한 최소한의 가중치를 추가해서 모델을 추가로 학습(미세 조정)하는 방법입니다.
오늘은 이렇게 teachable machine을 통해 간단하게 머신러닝을 체험해보았습니다.
https://teachablemachine.withgoogle.com/
더 전문적인 머신러닝 모델을 만들고 싶으시다면 디피니트와 상의해주세요!
감사합니다.
https://brunch.co.kr/@brunchk1wj/150
