이번 글에서는 AI와 AI의 분류, 머신러닝에 대해 알아보고
Teachable Machine으로 하는 머신러닝 학습을 알아보겠습니다.
AI의 뜻은?
인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능 즉, 고도의 문제해결 능력을 가진 인공적 지능을 말합니다.
즉 인간의 지능을 컴퓨터에 구현한 기술입니다.
컴퓨터가 인간의 학습 능력, 추론 능력, 지각 능력, 문제 해결 능력 등을 수행할 수 있도록 해 주어진 문제를 분석하고 해결하며, 새로운 정보를 학습하고 적용할 수 있습니다.
강인공지능 / 약인공지능
인공지능은 크게 강인공지능(Strong AI)과 약인공지능(Weak AI)으로 구분됩니다.
💭 강인공지능은 인간의 지능을 완전히 모방한 것으로, 어떤 문제든지 인간처럼 해결할 수 있습니다.
반면 🔧 약인공지능은 특정 작업에 특화된 인공지능으로, 일반적인 문제 해결 능력은 없습니다.
언어모델이나 자율주행 자동차 등 우리 일상의 대부분의 인공지능은 약인공지능입니다. (ChatGPT도 약인공지능!)
AI 관련 직군
AI 기술의 발전으로 인공지능 분야의 직업들은 다양화되고 있습니다.
AI 개발자, 머신러닝 엔지니어, 데이터 과학자, AI 연구원 등이 그 예시입니다.
이외에도 로봇 공학자, AI 엔지니어, 딥러닝 전문가, 자연어 처리 엔지니어 등이 있습니다.
머신러닝이란?
머신러닝은 AI의 하위 집합으로, 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 경험을 통해 패턴을 인식하고 예측하는 기술입니다.
컴퓨터 시스템이 더 많은 경험을 만들고 스스로 지속적인 조정과 향상을 수행하도록 하기 때문에, 데이터가 많을수록 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
지도학습 / 비지도학습 / 강화학습
머신러닝은 학습 방법에 따라 3~4가지로 구분됩니다.
💯 지도학습은 입력 데이터와 그에 상응하는 답을 이용해 모델을 학습시키는 방법으로, 지도학습의 종류로는 분류와 회귀가 있습니다.
🔍 비지도학습은 답 없이 입력 데이터만을 이용해 패턴을 찾는 방법입니다.
비지도학습의 종류로는 클러스터링, k-means가 있습니다.
* 준지도 학습은 지도 학습과 비지도 학습의 중간에 해당하는 기술로, 명확한 정답이 존재하나 정답이 있는 데이터를 구하기 힘들 때 사용합니다.
🙌 강화학습은 환경과의 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 방법입니다.
강화학습의 종류로는 에이전트, 환경, 상태, 행동, 보상이 있습니다.
티처블 머신 사용해 보기
티처블 머신(Teachable Machine)은 구글에서 개발한 누구나 머신러닝 모델을 쉽고 빠르고 간단하게 만들 수 있도록 제작된 도구입니다.
티처블 머신을 통해 동물들의 사진을 학습시키고, 특정 인물이 무슨 동물과 닮았는지 알아볼 수 있게 해 보겠습니다.
구글에 Teachable Machine을 검색하고, 시작하기를 눌러 프로젝트 선택 화면에 가 줍니다.
동물들의 사진을 학습시키기 위해 이미지 프로젝트 > 표준 이미지 모델을 눌러 줍니다.
학습할 이미지들을 클래스별로 업로드 해 줍니다. (클래스 추가를 누르면 학습 클래스가 추가됩니다.)
* Chrome 웹 스토어에서 Fatkun Batch Download Image를 설치하고,
다운 받을 이미지를 검색한 창에서 퍼즐 아이콘 > Fatkun ~ 확장 프로그램 > Download Current Tab > 왼쪽 상단 다운로드 아이콘을 누르면 100개 가량의 이미지가 폴더에 담겨 저장됩니다.
이미지를 넣고 모델 학습시키기를 눌러 줍니다.
모델 학습이 완료된 후 제가 좋아하는 아이돌 사진을 넣으니 토끼와 가깝게 나왔습니다.
오늘은 AI에 대해 알아보고, 티처블 머신을 사용해 보았습니다. 티처블 머신은 간단하게 사용이 가능하니 궁금하시다면 한번 사용해 보셔도 좋을 것 같습니다!
