[생활코딩] Teachable Machine과 모델(model)

 Teachable Machine과 모델(model)

 러신머닝은 어려운 수학이나 코딩에 대한 지식 없이 간단한 영어만 알아도 경험할 수 있게 해주는 사이트 Teachable Machine 으로 러신머닝에 대한 놀라움과 한계를 알아 볼며 러신머닝에서 모델이란 무엇인지에 대해 정의에 대해서 요약 정리를 하고자 합니다.

#1. 우선 아래 링크를 통해서 Teachable Machine라는 아래와 같은 사진의 사이트에 접속 하실 수 있습니다.

 링크 : Teachable Machine 바로가기

#2. Get started를 클릭하시면 총 3개의 프로젝트를 보실 수 있습니다. "Image project" "Audio project" "Pose project" 각각의 프로젝트는 이미지 구별, 소리 구별, 모션 구별이라고 생각하셔도 됩니다.

#3. 가장 무난하고 쉬운 "image project"를 클릭하시면 "class"와 "training" "preview"로 구별된 박스를 보실 수 있습니다. 여기서 class에 이미지 파일을 업로딩하시면 됩니다. 

#4. 저는 우선 class 1을 dog으로 변경하고 class 2를 cat으로 변경 후 각 class에 맞는 이미지를 업로딩 합니다. 그리고 "Training"을 클릭하시면 개와 고양이에 대한 이미지 학습을 완료한 것입니다. 아래 링크에 제가 사용한 이미지를 올려두겠습니다. 

 링크 : class 별 이미지 및 테스트 이미

#5. 마지막으로 "Preview"박스에 "webcam"을 클릭하여 "File"로 변경하시고 test폴더에 있는 개와 고양이 또는 늑대와 사자의 이미지를 "preview"박스에 한장씩 업로딩합니다. 그럼 아래 사진 처럼 "Output"에서 개인지 고양이인지를 퍼센트로 판단하는 결과를 얻으실 수 있습니다.

#6. 하지만 고양이와 개의 이미지가 아닌 늑대와 사자의 이미지 또는 캣독의 이미지에서는 output의 결과가 만족스럽지 못합니다. 그것은 class1과 2에 업로딩된 이미지만으로 늑대와 사자를 판단하기에는 힘들기 때문입니다. 더 많은 개와 고양이의 이미지를 업로딩한다면 늑대와 개의 유사점과 사자와 고양이의 유사점을 판단하여 확률이 정확해질 수 있습니다. 심심하시면 인터넷에서 더 많은 고양이와 개의 사진을 찾아서 Class에 업로딩해보세요.

#7. 이렇게 자신이 만든 개와 고양이를 이미지로 구별하는 알고리즘을 다운로드 하는 방법을 알려드리겠습니다. "preview" 박스에 Export Model를 클릭하시면 아래 이미지처럼 업로딩과 다운로드를 선택하실 수 있습니다. 업로딩을 하실 경우 제가 걸어둔 링크처럼 사용하실 수 있고 다운로드를 원하시면 다운로드를 클릭하고 "Download my model"를 클릭하시면 총 3개의 파일이 들어있는 것을 볼 수 있습니다.

링크 : 업로링 링크 예시 (잘 작동하시않으면 새로고침으로 다시 시도해보세요.)

3개의 파일로 개와 고양이를 구별할 수 있게 된겁니다!

#8. 위에서 다운로드한 3개의 파일이 바로 머신러닝에서 말하는 모델이라고 할 수 있습니다. 이미지 또는 사운드, 모션과 같은 자료를 분석하고 유사점과 차이점 또는 그것 보다 더 많은 자료를 통해서 컴퓨터를 학습시키고

 학습을 통해서 판단을 할 수 있게해주는 것, 판단의 근본이 되는 것, 그 것이 바로 머신러닝의 모델(model)인 것입니다. 

by 생활코딩. 머신러닝 을 제 나름되로 정리한 것입니다.

다음 게시물에서는 "머신러닝의 데이터"에 대해서 다루겠습니다.