티처블머신
(Teachable Machine)
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- ▶ Teachable Machine 주요특징
- ▶ Teachable Machine 사용방법
티처블머신(Teachable Machine) 소개
Teachable Machine은 Google에서 제공하는 사용자 친화적인 머신러닝 도구로, 특별한 프로그래밍 지식 없이도 누구나 쉽게 머신러닝 모델을 만들고 훈련시킬 수 있습니다. Teachable Machine을 이용하는 방법과 주요 기능은 아래와 같습니다.
티처블머신 주요특징
Teachable Machine이 지원하는 학습모델 유형과 그 설명 및 예시를 아래의 표를 통해 간단하게 확인할 수 있습니다.
| 모델 유형 | 설명 | 예시 |
| 🖼이미지 모델 | 웹캠이나 업로드한 이미지 파일을 이용하여 이미지 분류 모델을 훈련시킬 수 있습니다. | 고양이와 강아지를 구분 |
| 🎧오디오 모델 | 마이크를 이용해 소리를 녹음하거나 오디오 파일을 업로드하여 소리 분류 모델을 훈련시킬 수 있습니다. | 특정 단어를 인식하거나 배경 소음을 구분 |
| 🙋♂️포즈 모델 | 웹캠을 이용해 사람의 자세를 인식하는 모델을 훈련시킬 수 있습니다. | 특정 운동 자세를 인식 |
티처블머신 사용방법
Teachable Machine을 이용하여 머신러닝 학습 모델을 만드는 방법을 단계별로 아래를 참고해주시기 바랍니다.
- 1️⃣ Teachable Machine 접속
- 웹사이트 접속: 브라우저를 열고 Teachable Machine 웹사이트(https://teachablemachine.withgoogle.com/)에 접속합니다.
- 2️⃣ 프로젝트 시작
- 새 프로젝트 만들기: 메인 페이지에서 “Get Started” 버튼을 클릭합니다.
- 프로젝트 유형 선택: 이미지, 오디오, 포즈 중 하나를 선택합니다.
- 이미지 프로젝트: 이미지 분류 모델을 만듭니다.
- 오디오 프로젝트: 소리 분류 모델을 만듭니다.
- 포즈 프로젝트: 사람의 자세를 인식하는 모델을 만듭니다.
- 3️⃣ 데이터 수집
- 클래스 만들기: 각 분류 항목(클래스)을 정의합니다. 예를 들어, 고양이와 강아지를 구분하는 모델을 만든다면 “고양이” 클래스와 “강아지” 클래스를 만듭니다.
- 데이터 수집 방법 선택
- 웹캠 사용: 실시간으로 웹캠을 이용해 이미지를 캡처합니다.
- 파일 업로드: 컴퓨터에서 이미지, 오디오 파일을 업로드합니다.
- 데이터 수집: 각 클래스에 해당하는 데이터를 수집합니다. 예를 들어, 고양이 클래스에는 고양이 이미지를, 강아지 클래스에는 강아지 이미지를 추가합니다.
- 4️⃣ 모델 훈련
- 훈련 시작: 데이터를 충분히 수집한 후 “Train Model” 버튼을 클릭하여 모델 훈련을 시작합니다.
- 훈련 과정 모니터링: 훈련 과정을 실시간으로 모니터링합니다. 훈련 시간은 데이터 양과 모델의 복잡도에 따라 달라집니다.
- 5️⃣ 모델 테스트 및 배포
- 모델 테스트: 훈련이 완료되면, 테스트를 통해 모델의 성능을 확인합니다. 테스트 데이터로 모델의 예측 결과를 확인합니다.
- 모델 배포: 모델이 잘 작동하면, 이를 배포할 수 있습니다. Teachable Machine은 웹사이트나 애플리케이션에 쉽게 적용할 수 있는 코드 스니펫을 제공합니다.
💡예제: 고양이와 강아지 구분 모델 만들기
- 프로젝트 시작: Teachable Machine 웹사이트에서 “이미지 프로젝트” 선택.
- 클래스 만들기: “고양이” 클래스와 “강아지” 클래스 만들기.
- 데이터 수집
- 웹캠이나 파일 업로드를 통해 고양이 이미지를 “고양이” 클래스에 추가.
- 웹캠이나 파일 업로드를 통해 강아지 이미지를 “강아지” 클래스에 추가.
- 모델 훈련: “Train Model” 버튼을 클릭하여 모델 훈련 시작.
- 모델 테스트: 테스트 데이터를 사용하여 모델의 예측 결과 확인.
- 모델 배포: 모델이 잘 작동하면, 웹사이트에 적용할 수 있는 코드 스니펫을 복사하여 사용.
다른 사용자가 만든 다양한 프로젝트를 미리 확인할 수 있습니다.
💡기타 활용 예시
- 교육: 학생들이 머신러닝의 기본 개념을 쉽게 이해하고 실습할 수 있도록 도와줍니다.
- 프로토타이핑: 개발자들이 빠르게 프로토타입을 만들고 테스트할 수 있습니다.
- 예술 및 창작: 아티스트들이 인터랙티브한 작품을 만들 때 활용할 수 있습니다.