10 February 2020 / TEACHABLEMACHINE

Teachable Machine 소개

Teachable Machine를 활용하여 웹에서 AI를 쉽게 할 수 있도록 해줍니다.
코딩이 필요하지 않으며 이미지를 인식하고 사운드를 재생하도록 머신을 가르칠수 있습니다.

Teachable Machine 사용법

이 사용법에는 바나나가 싱싱한지 알아보기 위해 머신러닝 모델을 만들어 보겠습니다.
바나나뿐만 아니라 비교 대상이 되는 어떤 이미지가 준비 되어 있으면 됩니다.
또한 이미지말고도 소리, 자세를 추정해 볼 수도 있습니다.

인공지능을 훈련하기 위해서는 처음에 다른 카테고리들을 만들어야 합니다.
여기에서는 4종류 상태로 만들어 보겠습니다.

각 카테고리에 샘플 이미지를 업로드 하기 위해 웹캠이나 이미지를 직접 추가 할 수 있습니다.

그리고 바나나가 전혀 없는 이미지및 손만 있는 이미지도 추가하여 손이 들어 있는 바나나 이미지와 상관관계를 만들어야 합니다.

모든 카테고리가 준비되어 있으면 Train 버튼을 클릭하여 학습을 진행합니다.

그리고 학습이 종료 후 오른쪽화면에서 학습결과물을 웹캠및 이미지를 보여주어 테스트 할 수 있습니다.

잘 학습되어 결과물이 잘 나오는것 같지만 학습된 모델은 단지 이미지를 픽셀의 숫자와 패턴으로만 바나나를 알고 있습니다.

동시에 두 개의 바나나를 들고 있다면 모델은 훈련 중에 그런 것에 대해 샘플을 본적이 없기 때문에 혼동할 것입니다.

두개의 바나나

또는 다른 색 배경과 같이 다른 배경에서 바나나를 평가 해보십시오. 여전히 작동합니까?
이 새로운 배경에서는 일부 카테고리가 약간 혼란스러워집니다.

새로운 배경에 바나나를 사용하여 각 카테고리에 더 많은 샘플을 추가 합니다.

다른 환경에서 바나나 이미지를 더 추가하여 모델을 더욱 견고하게 만들어 다른 배경에서 작동 할 수 있습니다.
이 배경에 바나나 샘플을 더 추가 했으므로 이제 인식하는 것이 조금 더 좋습니다.