티처블머신 teachablemachine

Teachable Machine이란 무엇인가요?

Teachable Machine은 Google에서 제공하는 웹 기반 도구로, 누구나 쉽게 인공지능(AI) 모델을 만들 수 있도록 도와줍니다. 이 도구는 복잡한 프로그래밍 지식이 없어도 사용 가능하며, 별도의 가입 절차 없이 무료로 사용 가능합니다. 사용자는 직접 이미지를 업로드하거나 소리를 녹음하고, 포즈를 인식하여 자신만의 AI 모델을 생성할 수 있습니다. Teachable Machine은 AI의 복잡한 개념을 간단하게 이해할 수 있게 도와줍니다. 이를 통해 사용자는 자신만의 AI 모델을 만들어 볼 수 있습니다. 이 도구는 특히 교육용으로 매우 유용하며, AI에 대한 기초 지식을 배우는 데 큰 도움이 됩니다.

Teachable Machine의 주요 기능

이미지 인식

Teachable Machine의 이미지 인식 기능을 사용하면, 다양한 이미지를 학습시켜 컴퓨터가 이를 분류할 수 있게 할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 종류의 과일 이미지를 업로드하여 모델이 사과와 바나나를 구분하도록 만들 수 있습니다.

소리 인식

이 도구는 소리 인식 기능도 제공합니다. 사용자는 특정 소리를 녹음하여 이를 학습시킨 후, 컴퓨터가 해당 소리를 들으면 어떤 소리인지 인식하게 만들 수 있습니다. 예를 들어, 박수 소리나 특정 음절을 학습시킬 수 있습니다.

포즈 인식

포즈 인식 기능을 통해, 사용자는 웹캠을 사용하여 특정 신체 동작을 학습시킬 수 있습니다. 이를 통해 컴퓨터가 사용자의 제스처를 인식하고 해당 동작에 반응하도록 설정할 수 있습니다.

Teachable Machine 사용 방법

1단계: 프로젝트 생성

Teachable Machine 웹사이트(https://teachablemachine.withgoogle.com/)에 접속한 후, 시작하기를 누릅니다. 이때 이미지, 소리, 포즈 중 하나를 선택하여 모델을 만들 수 있습니다. 활용할 수 있는 분야는 매우 다양하며 밑의 예시를 참고하여 내가 분류하고 싶은 종류를 하나 고르면 됩니다.

<예시>

이미지: 안면인식 (친구얼굴, 내 얼굴), 도형 분류하기 (○,△,□) , 동물 분류하기 (개와 고양이, 늑대와 여우 등), 색깔 분류하기(비슷한 색, 반대색 등)

소리: 음성인식 (내 목소리와 친구 목소리), 악기 소리 분류하기(타악기와 그렇지 않은 것, 또는 타악기와 관악기 등)

포즈: 동작 정확히 표현하기(정확한 동작과 그렇지 않은 것, 또는 두개의 동작 표현하기)

예시로 이미지 프로젝트를 클릭해 보겠습니다. 그럼 두 개의 창이 뜨는데, 이 중 표준 이미지 모델 선택하시고 넘어가시면 됩니다.

2단계: 데이터 수집

모델이 학습할 데이터를 수집해야 합니다. 예를 들어, 이미지 모델을 만든다면 여러 카테고리의 이미지를 업로드하거나 웹캠을 통해 실시간으로 이미지를 캡처할 수 있습니다. 학생 수업이라면 스스로 그린 삼각형이나 사각형을 찍어 올릴 수도 있습니다. 다양한 이미지가 필요하다면 글 하단에 무료 이미지, 소리 웹사이트를 추천해 놓겠습니다. 모델의 정확도를 높이려면 가능한 한 다양한 데이터를 수집하는 것이 좋습니다. 최소한 각 카테고리별로 10개 이상의 데이터를 수집하는 것을 권장합니다. 저는 예시로 무료 이미지 사이트에서 고양이와 강아지 사진을 다운 받아 넣어보겠습니다.

(팁1: 클래스를 추가하면 분류할 수 있는 가짓수를 늘릴 수 있습니다.!! 제가 해 보니 클래스 추가는 20개를 넘어가도 되더라구요...^^.. 개와 고양이 치타 사자 코끼리..등등 하고 싶은 가짓수는 얼마든지 늘릴 수 있습니다.

팁2: 파일 다운로드와 업로드가 힘든 학생들은 선생님이 사진을 뽑아주시고 웹캠을 사용하면 됩니다. 웹캠으로는 이미지를 보여주며 사진을 찍어 데이터를 넣을 수 있습니다. 예를 들어 색종이 빨,노,초로 웹캠으로 사진을 찍어 신호등 활동을 해 볼 수도 있습니다. )

3단계: 모델 훈련

데이터를 수집한 후, '훈련' 버튼을 눌러 모델을 학습시킵니다. 이 과정에서 AI는 제공된 데이터를 바탕으로 패턴을 학습하여 예측 능력을 갖추게 됩니다.

4단계: 모델 테스트 및 사용

모델이 훈련되면, 이를 테스트해 볼 수 있습니다. 모델이 데이터를 정확하게 인식하는지 확인한 후, 필요에 따라 수정 작업을 거칩니다. 마지막으로, 모델을 다운로드하거나 웹에서 직접 사용할 수 있습니다. 저는 고양이 사진 하나를 더 다운 받아 모델에서 시험해 보겠습니다. 여기서도 웹캠을 이용하면 바로 카메라 앞에 내가 확인하고 싶은 이미지를 보여주면 됩니다.

여기서 모델 내보내기를 하면 링크/다운로드 형식으로 내보내기가 가능합니다.

(방금 한 모델의 링크: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/EDk83v8yG/)

결론

Teachable Machine은 누구나 쉽게 AI 모델을 만들 수 있는 도구입니다. Teachable Machine을 사용하면, AI의 기초 개념을 쉽게 이해할 수 있습니다. 사용자는 직접 데이터를 수집하고, 모델을 훈련시키며, 결과를 확인함으로써 머신러닝의 기본 원리를 배울 수 있습니다. 학생들은 직접 이미지를 업로드하고 AI 모델을 만들어 보면서 데이터와 머신러닝의 관계를 배울 수 있습니다. 다양한 이미지, 소리, 포즈 인식을 하며 나만의 모델을 만들어보면서 즐거운 시간 보내시기 바랍니다.

<무료 이미지 웹사이트>

Pexels (https://www.pexels.com/ko-kr/)
Pexels 은 무료로 이미지를 제공하는 사이트입니다. 이미지 위의 다운로드 버튼으로 사진을 바로 다운받을 수 있습니다. 수천 개의 이미지와 동영상을 제공하며, Teachable Machine 프로젝트에 적합한 자료를 쉽게 찾을 수 있습니다.
Pixabay (https://pixabay.com/ko/)
Pixabay는 무료 이미지, 비디오, 음악 등을 제공하는 플랫폼입니다. 특히, 상업적 용도로도 자유롭게 사용할 수 있는 이미지가 많아 Teachable Machine에 적합합니다.
Unsplash (https://unsplash.com/)
Unsplash는 고품질의 무료 이미지들을 제공하는 사이트로, 상업적 용도로도 사용할 수 있습니다. 다양한 카테고리의 이미지를 다운로드하여 Teachable Machine에서 사용할 수 있습니다.

<무료 소리 웹사이트>

BBC Sound Effects (https://sound-effects.bbcrewind.co.uk/)
BBC Sound Effects는 BBC가 제공하는 방대한 음향 효과 라이브러리입니다. 무료로 사용할 수 있는 고품질의 다양한 음성 데이터를 찾을 수 있으며, Teachable Machine의 소리 인식 모델 훈련에 적합합니다.
Freesound (https://freesound.org/)
Freesound는 다양한 사용자들이 업로드한 무료 음성 파일을 제공하는 사이트입니다. 다양한 카테고리의 소리들을 검색하고 다운로드하여 Teachable Machine 프로젝트에 활용할 수 있습니다.
ZapSplat (https://www.zapsplat.com/)
ZapSplat은 100,000개 이상의 무료 음향 효과와 음악 트랙을 제공하는 사이트입니다. 개인 프로젝트나 교육용 프로젝트에 사용할 수 있는 다양한 소리 파일을 다운로드할 수 있습니다.
Audacity (https://www.audacityteam.org/download/)
Audacity는 직접 소리를 녹음하고 편집할 수 있는 무료 오디오 소프트웨어입니다. 이 프로그램을 사용하면 자신만의 음성 데이터를 생성하여 Teachable Machine에 사용할 수 있습니다.

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