지난 몇 년동안 AI (Artificial Intelligence, 인공 지능)의 진화는 눈부시게 발전해왔 고, 앞으로 10년 후에는 스마트폰, 가전제품 또는 거리에서 AI를 이용한 서비스 나 업무로 가득 차게 될 것입니다.
여기서, AI라고 하면, 어려운 느낌으로 이미지가 잘 떠오르지 않고, 프로그래머와 연구자가 아니면 사용할 수 없다고 생각하시지 않습니까? AI는 무엇인지, AI로 무엇을 할 수 있는지 알고 싶은 분을 위해, Google Teachable Machine을 사용하여 AI를 경험하는 방법을 소개합니다.
Google Teachable Machine이 무엇인가?
Google Teachable Machine은 Google이 제공하는 AI의 사이트에 방문하는 것만으로 이용할 수 있습니다. 프로그래밍을하지 않고도 사진이나 음성, 신체의 자세(포즈) 등을 학습시켜 그들을 판별하는 모델을 쉽게 만들 수 있습니다.
Google Teachable Machine 모델은 기계 학습 유형 중 하나인 심층 학습[Deep Learning (딥 러닝)]라는 기술을 사용하여, 학습하려는 사진이나 음성에서 특징점 (비슷한 부분)를 추출하여, 사진과 음성을 판별하는 학습을 하여 생성됩니다.
https://teachablemachine.withgoogle.com/
Teachable Machine
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.
teachablemachine.withgoogle.com
AI를 이용한 화상, 음성, 포즈 판별하는 웹서비스, 앱을 제공하고 있고, 향후 새로운 학습 모델을 이용한 AI 웹서비스를 제공해준다고 합니다.
이미지의 물체가 무엇인지 AI로 판별하기!
이번에는 Teachable Machine을 사용하여 딥 러닝 중에서도 유명한 화상 인식을 경험을 해 보겠습니다.
먼저, 다음과 같이 웹 카메라에 담은 것을 결정하는 모델을 만듭니다.
필요한 것
- Google Chrome 등의 브라우저
- 웹캠
- 판별에 사용하고 싶은 이미지 · 물건
이미지를 웹서비스에 제공하기 좋은 모델로 생성할 것인지, 아님 마이크로프로세서로 동작하는 하드웨어에 제공하기 좋은 모델로 생성할 것인지 먼저 선택합니다. 특별한 경우가 아니면, 왼쪽 표준 이미지 모델을 선택합니다.
좌측 class 라인에 분류할 이미지 class 별 명칭을 적고, 웹캠이나 직접 사진을 업로드하여 학습할 수 있습니다.
미리보기에서 마찬가지로 데이터를 넣어 시험해볼 수 있고, "모델 내보내기"을 통해, javascript 코드나 Model 파일을 추출할 수도 있습니다.
예를 들면, 웹캠이나, 사과, 토마토 사진을 업로드하여 GOOGLE 서버에서 자체로 사과, 토마토 사진을 학습할 수 있습니다.
마찬가지로, 소리 판별, 자세 판별을 학습시킬 수 있습니다.
이렇게 학습된 모델을 이용하고 링크하여 간단하게 AI를 이용한 화상, 음성, 포즈 판별하는 웹서비스, 앱을 만들 수 있습니다!!
댓글