Teachable Machine
머신러닝 모델을 구현하기 위해 더이상 딥러닝의 대표적인 프레임워크인 파이토치(PyTorch)나 텐서플로우(tensorflow)를 빠삭하게 알 필요가 없어졌다.
Google Developers - AI Teachable Machine
위에 있는 유튜브 링크를 보면 어떻게 사용하는 것인지 잘 나와있다.
- 데이터 모으기(input)
- 학습 시키기(train)
- 모델이 잘 만들어졌는지 테스트 및 성능 확인하기(test)
- 모델 내보내기(export)
프로젝트는 아직까지는 이미지, 오디오, 포즈 3가지가 있는데 앞으로 더 다양한 기능이 추가될 예정이라고 한다.
파이토치 또는 텐서플로우로 모델을 구현할 때와 같은 sequence로 진행이 되는 것을 확인할 수 있다.
튜토리얼은 여기서 확인할 수 있다.
모델의 정확도는 데이터가 많아질수록 높아지며, 에포크(epoch), 배치 크기(batch size), 학습률(learning rate)과 같은 하이퍼 파라미터를 조정하는 것까지 가능하다.
위와 같은 것들을 참고하여 실습을 진행해보자. 여기에 나온 것에서 아이디어를 얻어 다양한 방법과 용도의 Teachable Machine을 활용한 재미있는 머신러닝 모델들을 만들어 볼 것을 권한다. 🐣
- Bananameter: https://medium.com/@warronbebster/teachable-machine-tutorial-bananameter-4bfffa765866
- Dancing with AI: https://dancingwithai.media.mit.edu/
아무튼 정말... WOW 그 자체다...
이제는 정말 Machine Learning 모델도 누.구.나 쉽고 빠르고 편리하게 만들 수 있는 추세로 갈 것이다.
그렇다면, 머신러닝 개발자들은 앞으로 무엇을 해야할까?
도태되지 않으려면 열심히 고민하고 부지런히 노력해야겠지 ?!
나는 커서 무려 내가 되겠지