Teachable Machine을 활용한 이미지 인식 인공지능 모델
Google이 소개한 Teachable Machine은 인공 지능에 관심이 있지만 전문 지식이 없는 사람들이 ‘머신 러닝' 모델을 빠르고 쉽게 만들 수 있는 모델입니다. 코딩도 필요 없고요. 웹 기반으로 간단하게 사용할 수 있어 따로 컴퓨팅 자원이 들지 않습니다 .2017년 버전에 이어 2019년 11월 Teachable Machine 2.0이 공개됐죠. 이미지 뿐 아니라 소리와 포즈를 학습할 수도 있고요. 오늘은 첫번째로 이미지 기반 모델을 소개해드리겠습니다.
Image Project
웹캠을 활용해서 인공지능이 사람과 물건, 인형을 구별하는 모델을 트레이닝 시켜보겠습니다.
이렇게 각각 3개의 다른 이미지를 보여준 뒤 간단하게 트레이닝 버튼을 누르면 끝입니다.
학습을 시작하기 전 Train Model 버튼 아래에 Advanced 탭을 눌러보면 실제로 학습 시에 조정되는 하이퍼 파라미터를 조율할 수 있고 Epochs, Batch Size, Learning Rate 등의 값을 조절할 수 있는데 굳이 특별한 조정을 하지 않아도 준수한 성능을 보여주네요.
트레이닝을 마치고 나면 이렇게 화면에 나오는 것이 각각 어떤 건지 정확하게 맞추는 걸 알 수가 있죠.
결과적으로
- 수집
:컴퓨터에서 학습할 클래스 또는 범주로 예제를 수집하고 그룹화합니다.
2. 교육
:모델을 교육하고 즉시 테스트하여 새로운 사례를 올바르게 분류할 수 있는지 확인합니다.
3. 내보내기
:프로젝트 모델(사이트, 앱 등)을 내보냅니다. 모델을 다운로드하거나 온라인으로 무료로 호스팅할 수 있습니다.
이런 이미지 트레이닝을 통해 재활용을 자동으로 분류하는 인공지능 모델이나 꽃을 감별하는 모델도 만들어 볼 수 있겠죠.
피부과 같은 의료 분야에서 Teachable Machine이 활용되면 의료 종사자들이 자신의 데이터를 축적하고 원격 진료 등에 활용하는 인공지능 모델도 훈련시킬 수 있겠죠. 이렇듯 학생이나 전문가 등이 자신의 목적에 맞게 인공지능 모델을 트레이닝 시켜 활용할 수 있는 모델로 활용될 수 있을 것 같습니다.
AI 네트워크는 블록체인을 활용해 인공지능에 필요한 막대한 컴퓨팅 자원과 인력, 천문학적 비용을 모두가 나눠 부담할 수 있는 모델입니다. AWS 같은 거대 플랫폼에 기대지 않아도 되고요. 간단한 데이터는 구글 Teachable Machine을 통해 활용 가능하겠지만 데이터의 규모가 커지면 필연적으로 더 많은 자원이 필요할 수 밖에 없죠. 지역을 가리지 않는 전 세계의 자원 제공자들과 인공지능 개발자들이 ‘아이나이즈’라는 플랫폼에 모여 서로 자원과 기술을 공유하고 집단 지성의 AI를 만들어나가는 것이 저희의 목표인 이유입니다. 자원이 부족하거나 혼자만으로의 기술로 한계를 느낄 때 기댈 수 있는 플랫폼이 존재한다는 것은 인공지능의 ‘선’을 이뤄 나가기 위해 꼭 필요합니다. 이 모든 과정은 블록체인으로 인해 완전무결하게 유지될 수 있습니다. 내가 누린 만큼, 내가 제공한 만큼의 보상이 누구에게나 합리적으로 돌아 갑니다.
금광에 금이 널려 있다는 걸 알아도 채굴 장비와 채굴할 사람과 시간이 없다면 그 누구도 금을 캐지 못합니다. 채굴 장비와 채굴할 사람, 시간이 없다면 나눠 쓰면 됩니다. 인공지능의 가치를 ‘캐는’ 과정에서 모든 사람이 자신의 몫을 가지고 가장 편안하고 효율적인 방법으로 참여하는 가장 좋은 수단이 ‘블록체인’이라고 믿습니다.
저희가 인공지능과 블록체인이라는 무겁고 어려운 두 주제를 끌고 나가는 이유가 여기에 있습니다. 그 목표는 결국 ‘말뿐인 오픈 소스’를 ‘사용 가능한 오픈 리소스화’ 하는 것, 전세계 누구에게나 공평한 블록체인 인공지능 플랫폼 ‘아이나이즈’를 만들어 나가는 것이죠. ‘아이나이즈’는 플랫폼일 뿐입니다. 이 플랫폼을 채워주는 역할은 현업에서 오늘도 세상을 혁신하고 계신 여러분의 몫입니다. 저희는 여기에 ‘AI 네트워크’라는 이름을 붙였습니다. 여러분 각각 모두가 이 거대한 네트워크의 중심 역할을 하게 될 것입니다.
AI 네트워크는 블록체인 기반 플랫폼으로 인공지능 개발 환경의 혁신을 목표로 하고 있습니다. 수백만 개의 오픈 소스 프로젝트가 라이브로 구현되는 글로벌 백엔드 인프라를 표방합니다.
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