Google Teachable Machine - 인공지능 서비스, 10분만에 뚝딱!

ai-creator 2020. 10. 4. 19:25

※ 본 내용을 학습 하신 후, 졸지마 프로젝트도 수행해 보세요.

ai-creator.tistory.com/26

Google Teachable Machine 활용 프로젝트 - 졸지마!

오.오.쓰 에 오신 것을 환영합니다. [ 졸지마 프로젝트 ] 입니다. 아래와 같은 순서로 배워보겠습니다. 1. 학습 목표 2. 사전 준비 3. 사전 지식 쌓기 4. 구현 5. 요약정리 1. 학습 목표 AI, deep-learning,

ai-creator.tistory.com

공식 홈페이지 : https://teachablemachine.withgoogle.com/

1. google teachable machine 이란 무엇인가?

teachable : 가르치는 / 잘 배우는

machine : 기계

일반인도 쉽게 접근하여 기계를 가르치고/사용하는 서비스

구글의 teachable machine이란 서비스를 알기 위해서는 "machine learning"이 무엇인지 알아야합니다.

"machine learning"이란 "기계가 스스로 데이터를 학습할 수 있도록 하는 기술"입니다.

이메일이 스팸인지 아닌지, 앞에 보이는 동물이 개인지 고양이인지의 간단한 판단부터, 자율주행과 같은 다양하고 복잡한 문제들을 기계가 처리하는데 있어서 스스로 학습하게 하는 것입니다.

하지만 이런 기술들을 사용하려면 고도의 수학적, 프로그래밍적 지식들을 필요로 하기 때문에, 일반인들은 machine learning 기술에 쉽게 접근할 수 없었습니다.

바로 이때!

이런 전문가의 영역이라는 장벽을 넘어서 누구나 쉽게 웹 페이지를 통해서 machine learning을 이용할 수 있도록 만든 서비스가 바로 teachable machine 입니다.

2. google teachable machine 왜 좋은가?

1) 시간이 절약된다

- 데이터를 모으는 시간, 학습하는 시간, 검증하는 시간이 모두 필요없다!!!!!

아래 기사를 보면 7일 걸리던 학습이 1~2일로 줄어 들었다고 한다. 단순히 생각해보면, 이마저도 길어보이지만 신문에 날 정도이니 엄청나게 획기적이라는 의미가 된다.

기계가 7일동안 공부하는 시간이 되었든, 1~2일이 되었건 우리는 굳이 시간을 투자할 필요가 없다.

구글이 잘 만들어 놓은 것을 우리는 잘 쓰면 되는 플랫폼인 것이다!!

2) 머신러닝, 딥러닝 기반 지식이 없어도 된다.

ex) 데이터 분석 - 방법론

ex) 데이터 분석-프로세스

** 그럼 우리가 해야 할 것은? 용어에만 익숙해지자!!

학습(train) - machine이 열심히 공부하는 거
모델 - 학습시킨 결과물
추론(inference) - 시험을 보는 것. 기계에게 열심히 공부시킨 것을 잘 하는지 확인해보는 거라고 생각하면 쉽게 이해가 간다.
tensorflow - 딥러닝을 쉽게 할 수 있도록 도와주는 라이브러리

3. google teachable machine 사용법

teachable machine을 사용하는 과정은 크게 세 부분으로 이루어집니다.

1) 데이터 수집

컴퓨터에게 어떤 정답(클래스/목록)을 정해놓고, 그 정답에 해당될 수 있는 예시들(데이터)을 제공합니다.

현재 서비스가 지원하는 데이터는 이미지/음성/영상(pose-자세) 입니다.

미리 저장해둔 사진/음성 파일을 첨부할 수도 있고, 카메라/마이크를 통해서 캡처방식으로 데이터를 생성할 수도 있습니다.

2) 학습

- 기계(모델)이 "1)"에서 제시된 정답과 예시들을 통해 학습하는 과정을 진행합니다.

- 학습된 기계(모델)가 정답을 잘 맞추지 못한다면, 다양한 피드백을 반영합니다. (새로운 예시들, 학습률 등)

3) 학습된 모델 내보내기

- 학습된 모델을 다양한 프로그램(Javascript, Java, Python)에서 사용할 수 있도록 내보내기 합니다.

- Python의 경우 이미지만 지원 합니다.

4. google teachable machine 활용 사례

1) arduino(하드웨어) + teachable machine을 이용한 시리얼과 마시멜로우를 판단하는 작은 선별기

https://experiments.withgoogle.com/tiny-sorter/view

Tiny Sorter

Meet Tiny Sorter, a fun starter project that teaches you about machine learning and physical computing — together, in a hands-on DIY way. See how well you've trained your model by dropping in cereal and seeing if it goes into the right bucket. Align the ti

experiments.withgoogle.com

https://coral.ai/projects/teachable-sorter

Teachable Sorter | Coral

This project shows you how to build a machine that you can teach to rapidly recognize and sort objects using your own custom machine learning models.

coral.ai

2) 일상적인 생활이 어려운 특정 장애우들을 위한 맞춤 모델 개발(발성/벙어리)

https://www.youtube.com/watch?v=OAdegPmkK-o