개강후 9월초
유튜브로 딥러닝을 웹에 적용시킨 사례를 이것저것 찾아보다가 꽤 유명하신 유튜버 분이 teachable-machine 이라는 구글 오픈소스라이브러리를 이용하여 인공지능 헬스 트레이너 웹서비스를 만든것을 보게 되었다.
옛~날에 봤었는데 우리가 직접 학습을 시키는 방법이 아니라서 (Batch size, 데이터셋(진짜진짜소량), 라벨 정도만 정하면 된다.) 그냥 넘어갔었다.
다시 보게 되어 한번 따라해 봤는데, 웬걸... 정확도도 너무 좋고 js로 코드짜기 너무 좋은 오픈소스였다.
여기서 학습된 모델에 대한 정보를 json파일로 주고, 어떻게 json파일을 이용해 웹을 만들어야 하는지 까지 명세가 잘 되어있다.
nodejs 로 웹서버를 만들어 teachable-machine 을 이용한 서비스를 만드는데 하루도 안거렸던것 같다.
Teachable Machine
장점
1.적은 데이터 셋으로도 높은 정확도를 경험할 수 있다.
2.딥러닝을 위한 환경세팅을 하는 시간이 절약된다.
3.웹서비스에 바로 적용시킬수 있는 명세가 쉽게 나와있다.
단점
1.머신러닝 딥러닝 기반 지식이 없어도 된다.
2.쉽다(통과가 안될것 같다, 거저먹은 느낌이다...)
그런데 나는 이러한 장점들과 웹에서도 빠르고 정확하게 딥러닝 기술을 이용할수 있다는 것에 신이나서 고양이 종분류 뿐만아니라, 고양이 귀 모양에 따른 감정상태 예측 기능 까지 만들며 웹사이트를 엄청 꾸몄다. ㅎㅎㅎㅎ
졸업작품 진행상황 보고 시간이 있었다.
결론
교수님께 한소리 들었다. 외부꺼를 가져다 쓰면 아무 의미가 없다. 학생들이 직접 만들어 보는 경험을 하라고 졸업작품을 하는건데
진짜 맞는 말씀이다. 정신을 차렸다. 학교제출 위한 졸업작품이 아닌 내 개발실력 향상과 경험을 위한 졸업작품을 해야지 !!!!!
이래서 졸업해도 남는게 없다는 소리가 나오지
