Teachable Machine 머신러닝 맛보기
오늘도 유튜브강의로 공부를 하던중 재미난걸 발견해 호다닥 글을 남겨본다...!
구글에 티쳐블머신(Teachble machine)이라고 검색을 하여 사이트에 접속한다.
get started를 눌러 프로젝트생성하는 화면으로 이동한다.
이미지, 사운드, 포즈 각 부분별로 생성할수있다. 우린 간단하게 구할수있는 이미지로 딥러닝을 할꺼이니 이미지 프로젝트를 선택해주자.
순서대로 Class1,Class2 > Training > Prewiew 로 실행이된다.
앞에 위치한 Class는 동일한 속성을 뭉쳐놓은 그룹이라고 생각하면 Class에 무얼 넣어야할지 쉽게 떠오른다.
중간에 위치한 Training은 앞의 Class1,2 에서 딥러닝 하여 교육하는 과정이다.
끝에 위치한 Preview는 이제 앞서한 딥러닝한 결과에대해 시험 할 수 있는 뷰이다.
자 이제 본격적으로 딥러닝을 해보자.
Class1과 Class2에 각각 이름을 지정해주고 이미지 파일을 upload를 해준다.
Class1의 이름을 브이 라고 변경해주고 브이하고있는 이미지를 선택해 넣어주었고, Class2엔 안녕 이라고 변경해주고 안녕하는 이미지를 넣어주었다.
Training을 눌러 학습시켜 주자.
스테이지바가 차오르면서 학습이 끝나면 프리뷰에 파일을 올리 수 있다.
테스트할 이미지 파일을 넣어 결과를 확인해 보자.
File로 변경하여 테스트할만한 이미지를 선택해준다.
오오 결과가 잘 나온다...
한번더 이번엔 학습에 사용한 이미지 말고 장소가 바뀐 다른 이미지로 테스트를 해보았다.
괜찮았다. 브이에 83%이나 높은 비중으로 쏠렸기에아직 신뢰가높았는데...
..;; 신뢰가 와장창 깨져버렸다.. 아마 앞에 학습한 자료가 부족했나보다..
그래서 사진을 몇개 더 추가하여 테스트를 해보았다. ~~~~~~
클래스에 이미지를 몇개 더 추가하고 이번에는 딥러닝에 학습되어있지않는가위를 손에 얹은 사진을 실험해봤다.
가위라 그런지 브이쪽에도 살짝 반응을 보였다.. (˵ ͡° ͜ʖ ͡°˵)
딥러닝에 사용된 자료가 많고 서로 유사성이 높을 수록 결과는 더욱 또렷하게 보여준다.
역시 머신러닝이나 사람이나 반복 학습이 중요한가보다.