Embedded Files
2021정보영재>데이터분석4주차
티처블 머신 이해
미리 알아볼 개념들
미리 알아볼 개념들
알고리즘(algorithm)
머신러닝(machine learning)
훈련(training)
데이터(data)
클래스(class)
모델(model)
- 티처블 머신이란?
Teachable Machine은 모든 사람이 빠르고 쉽게 접근하여 기계 학습 모델을 만들 수 있는 웹 기반 도구
- 누구를 위한 것입니까?
교육자, 예술가, 학생, 혁신가, 모든 종류의 제작자 – 실제로 탐구하고 싶은 아이디어가 있는 모든 사람.
기계 학습에 관한 사전 지식이 필요하지 않음
- 어떻게 사용합니까?
기계 학습 코드를 작성하지 않고도 이미지, 소리 및 동작을 인식하도록 컴퓨터를 훈련시킴
자신의 프로젝트, 사이트, 앱 등에서 훈련한 모델을 사용
1단계: 데이터 수집
1단계: 데이터 수집
컴퓨터가 학습하기를 원하는 클래스 또는 카테고리로 예제를 모으고 그룹화
2단계: 모델 훈련
2단계: 모델 훈련
모델을 훈련시킨 다음 즉시 테스트하여 새 예제를 올바르게 분류 할 수 있는지 확인하십시오.
3단계: 테스트 및 활용
3단계: 테스트 및 활용
사이트, 앱 등 프로젝트 용 모델을 내 보냅니다. 모델을 다운로드하거나 온라인에서 무료로 호스팅 할 수 있습니다.
이미지(image)
이미지(image)
파일이나 웹캠을 사용하여 이미지를 분류하도록 모델을 가르칩니다.
소리(sound)
소리(sound)
짧은 사운드 샘플을 녹음하여 오디오를 분류하도록 모델을 가르칩니다. (WAV / MP3 / etc 파일 지원이 곧 제공 될 예정입니다.)
자세(pose)
자세(pose)
웹캠에서 파일이나 눈에 띄는 자세를 사용하여 신체 위치를 분류하도록 모델을 가르칩니다.
- 목표: 바나나를 4종으로 분류
- 클래스(혹은 범주)
- Too Early: 덜 익음
- Ripe: 잘 익음
- Too Late: 너무 익음
- No Banana: 바나나 없음
[1단계] 데이터 수집
[1단계] 데이터 수집
Ripe(잘 익음) 클래스 훈련
Ripe(잘 익음) 클래스 훈련
Too Late(너무 익음) 클래스 훈련
Too Late(너무 익음) 클래스 훈련
[2단계] 모델 훈련
[2단계] 모델 훈련
Train Model 버튼을 누르면 훈련 시작
모델을 학습시키는 도중에 웹페이지를 닫으면 안됨
에포크(Epochs): 훈련데이터로 몇 번 훈련할 지 횟수
배치 크기(Batch Size): 많은 데이터를 몇 개씩 묶어서 훈련할지
학습률(Learning Rate): 훈련의 속도
[3단계] 테스트 및 활용
[3단계] 테스트 및 활용
훈련이 끝나면 Preview에서 모델을 테스트
완료된 모델을 저장할 수 있음
앱, 웹, 프로그램에서 사용할 수 있음
기계 학습에는 한계가 있습니다!
컴퓨터에서 이미지는 픽셀의 숫자와 패턴일뿐입니다.
따라서 여러분은 바나나가 무엇인지 진정으로 가르치지 않았습니다 . [생각꺼리] 중국어 방 논증 바로가기
기계의 입장에는 이렇게 배웠을 것입니다.
배경에 노란색 모양이 잘 익은 바나나라고 표시되어 있습니다.
그러나, 그것은 단지 컴퓨터의 픽셀일 뿐입니다.
이미지는 픽셀들의 무리일 뿐이다.
기계가 제대로 학습했을까?
기계가 제대로 학습했을까?
바나나가 두 개라면?
바나나가 두 개라면?
배경이 달라진다면?
배경이 달라진다면?
모델의 성능을 향상하려면?
모델의 성능을 향상하려면?
다른 환경에서 더 많은 이미지를 추가하여 훈련한다.
인터넷에서 다양한 바나나 사진을 찾아 업로드 한다.
다른 장소에 있는 사람들과 데이터 세트를 공유한다.
바나나 분류 웹사이트 만들기
바나나 분류 웹사이트 만들기
게임 만들기
게임 만들기
Page updated
Google Sites
Report abuse