Teachable Machine 으로 깡통 분류하는 딥 러닝 모델 만들기

 최근에 알게 된 웹 사이트 인대 수학이나 프로그래밍을 몰라도 일반인도 손쉽게 머신러닝 모델을 만들 수 있는 환경을 제공해준다. 세상에 세상이 정말 좋아진 거 같다. 일단 각설하고 머신러닝을 활용하는 포스팅을 하겠다. 첫 번째로 아래 웹사이트를 접속한다.

teachablemachine.withgoogle.com/

Teachable Machine

 

첫 페이지에 접속하면 아래와 같은 화면이 나온다. "Get Started"를 버튼을 누른다.

 

딥러닝 모델을 만들 수 있는 3가지 환경을 제공한다.

PROEJCT	DESCRIPTION
IMAGE	이미지 분류 학습 및 모델 EXPORT 제공
AUDIO	음성 인식 학습 및 모델 EXPORT 제공
POSE	자세 인식 학습 및 모델 EXPORT 제공

 

본 포스팅에서는 "Image Project"를 통하여 깡통 분류를 하는 모델을 만들어 보기로 한다.

 

"Image Project"를 선택하면은 아래와 같이 CLASS1, TRANING, PREVIEW 등의 카드가 보인다. CLASS1에는 깡통 사진을 여러 장 업로드하여 CLASS(식별자)를 만들 것이다. 그 이후에 TRANING 카드를 누르게 되면 정의한 CLASS 기준으로 모델을 생성할 수 있다.

 

필자는 아래와 같이 맥콜, 천연사이다, 칠성사이다, 코카콜라, 팹시 콜라 5개의 캔을 CLASS로 등록하였다. Training 카드에서 Tran Model 버튼을 누르면 학습을 시작한다.

 

학습이 완료되면은 아래와 같은 화면이 나온다. Preview를 통해 Input을 File 로변경하여서 테스트를 할 수 있다.

 

또한 Export Model 버튼을 누르게 되며은 Tensorflow.js, Tensorflow, Tensorflow Lite에서 사용할 수 있는 모델로 Export 해준다.

 

 Teachable Machine을 사용하면 일반인도 간단하게 이미지 분류 모델을 생성할 수 있다. 실제 파이썬에서 네트워크 구조를 만들고 Relu, Dropout 등의 코딩을 거치지 않고 쉽게 만들 수 있다는 점이 장점이다. 딥러닝은 어렵다고 생각했었는데 어쩌면 현재 내가 살고 있는 시대에 가장 필요한 기술이라고 본다.

마지막으로 유튜브에 실제 작업한 내역들을 녹화하였으니 도움이 됬으면 좋겠다. 이상~

www.youtube.com/watch?v=qFC8hybVvBo