CWN(CHANGE WITH NEWS) - 머신러닝 모델, 구글 ′티처블 머신′으로 누구나 제작한다

  • 맑음파주-10.5℃
  • 구름조금북강릉-1.6℃
  • 흐림성산2.1℃
  • 구름많음진주2.1℃
  • 구름조금대관령-8.0℃
  • 구름조금홍성-5.1℃
  • 구름조금산청0.6℃
  • 구름많음고산2.1℃
  • 구름많음안동-4.9℃
  • 구름많음부안-3.9℃
  • 구름많음대구-1.5℃
  • 맑음정선군-5.8℃
  • 구름조금북창원-0.1℃
  • 구름조금순천-2.0℃
  • 구름많음포항1.3℃
  • 구름많음영광군-4.0℃
  • 구름많음고흥0.7℃
  • 구름많음거제0.6℃
  • 구름조금인천-10.0℃
  • 눈울릉도-2.2℃
  • 구름많음청송군-4.2℃
  • 구름조금북부산1.6℃
  • 맑음동두천-9.8℃
  • 구름조금광주-1.9℃
  • 구름많음해남-2.0℃
  • 구름많음진도군-1.5℃
  • 구름많음충주-7.0℃
  • 구름많음의성-3.7℃
  • 구름많음제천-7.1℃
  • 맑음서울-9.1℃
  • 구름많음순창군-3.4℃
  • 구름많음청주-6.7℃
  • 흐림제주2.6℃
  • 구름많음부여-5.3℃
  • 구름많음광양시2.1℃
  • 맑음합천-0.2℃
  • 구름많음보성군0.7℃
  • 구름많음천안-6.7℃
  • 구름많음구미-3.8℃
  • 구름많음영주-4.0℃
  • 구름많음상주-5.5℃
  • 맑음서산-5.9℃
  • 구름조금목포-3.5℃
  • 구름많음추풍령-6.6℃
  • 구름조금밀양-0.8℃
  • 구름많음대전-6.0℃
  • 구름많음문경-4.6℃
  • 구름많음금산-5.5℃
  • 구름조금강릉-0.8℃
  • 구름많음보령-5.2℃
  • 맑음춘천-7.4℃
  • 맑음철원-11.6℃
  • 구름많음태백-4.0℃
  • 구름많음세종-6.5℃
  • 맑음홍천-7.9℃
  • 구름많음고창-4.2℃
  • 흐림흑산도-0.6℃
  • 구름많음장흥-1.2℃
  • 구름많음영덕0.8℃
  • 구름많음서귀포8.1℃
  • 구름많음부산0.5℃
  • 구름조금북춘천-8.8℃
  • 구름많음보은-6.3℃
  • 맑음이천-6.1℃
  • 구름많음군산-5.2℃
  • 구름많음함양군-0.1℃
  • 구름조금동해-0.2℃
  • 구름많음남원-4.3℃
  • 맑음인제-8.1℃
  • 구름조금의령군-0.9℃
  • 구름많음고창군-5.0℃
  • 맑음강화-9.5℃
  • 구름많음서청주-6.7℃
  • 구름조금여수1.7℃
  • 구름많음정읍-5.1℃
  • 구름많음거창-0.1℃
  • 맑음양평-6.4℃
  • 구름조금울산-0.5℃
  • 맑음양산시1.8℃
  • 구름많음울진1.9℃
  • 구름조금남해2.5℃
  • 구름조금통영1.8℃
  • 구름많음봉화-4.3℃
  • 구름조금김해시0.0℃
  • 구름많음전주-5.3℃
  • 구름많음완도0.7℃
  • 구름많음영천-1.2℃
  • 구름조금장수-5.0℃
  • 구름많음임실-4.3℃
  • 구름많음원주-7.5℃
  • 구름조금창원-0.3℃
  • 구름많음강진군-1.9℃
  • 구름많음경주시-1.1℃
  • 눈백령도-8.2℃
  • 구름조금영월-5.3℃
  • 맑음수원-7.7℃
  • 맑음속초-2.3℃
  • 2026.01.20 (화)

머신러닝 모델, 구글 '티처블 머신'으로 누구나 제작한다

김예원 / 기사승인 : 2021-10-28 16:06:33
  • -
  • +
  • 인쇄

4차 산업혁명 시대, 머신러닝 분야의 연구, 개발이 활발하게 이루어진다. 보통 머신러닝 모델 구축을 이야기하면 구축 과정이 어렵고 복잡한 전문 지식이 필요한 작업이라고 생각하기 쉽다. 그런데, 비전공자도 머신러닝 모델을 제작할 수 있다는 사실, 알고 있었는가? 구글의 웹 기반 머신러닝 제작 도구 '티처블 머신(Teachable Machine)'만 사용하면, 전문 지식이 없어도 쉽고 편리하게 머신러닝 모델을 생성할 수 있다.

티처블 머신은 이미지와 사운드, 자세를 바탕으로 머신러닝 모델 생성을 지원한다. 별도의 장비 없이 노트북 웹캠이나 마이크만으로도 샘플 파일을 생성하고 업로드하여 모델 생성 작업을 시작할 수 있다.

머신러닝 모델 생성에 사용할 샘플파일을 업로드했다면, '클래스(Class)' 분류를 통해 데이터 학습 과정을 거쳐야 한다. 일례로, 마스크 착용자와 미착용자를 구분하도록 훈련한다고 생각해보자. 이때, Class 1에는 마스크 착용자의 사진을, Class 2에는 마스크 미착용자의 사진만 저장하면 된다.

이후 '모델 훈련(Train Model)' 버튼을 클릭하여 모델을 완성한다. 생성된 머신러닝 모델은 미리 보기 창을 통해 확인할 수 있다. 또, 데이터 인식 후 각각의 클래스별 적합도를 수치로 나타낸다.

위의 사례에서는 마스크 미착용자의 사진을 인식할 때는 Class 1보다 Class 2의 적합도 수치가 더 높다.

티처블 머신으로 제작한 머신러닝 모델은 '모델 내보내기(Export Model)' 버튼을 선택하면서 무료로 다른 프로그램에 활용할 수도 있다.

[저작권자ⓒ CWN(CHANGE WITH NEWS). 무단전재-재배포 금지]

최신기사

뉴스댓글 >

- 띄어 쓰기를 포함하여 250자 이내로 써주세요.
- 건전한 토론문화를 위해, 타인에게 불쾌감을 주는 욕설/비방/허위/명예훼손/도배 등의 댓글은 표시가 제한됩니다.

댓글 0

Today

Hot Issue