구글 인공지능 Teachable Machine (머신러닝, 인공지능)

▒ 잠깐 쉬어가는 페이지 

 

요즘 컴퓨터 기술들이 이용하는 사람들 입장으로 많이 변하고 있다. 참 좋은 세상이다.

 

사이트를 만들기 위해 (코딩이라는 개념도 없었고 컴퓨터도 그리 잘 알지 못했기 때문에) 여러가지 사이트를 시간 나는데로 공부해 본 결과로 그 과정을 기록하기 위해 블로그를 시작한 이유이기도 하다. 나처럼 머리가 굳은 어저씨가 하나하나 깨우치는 과정을 누군가 보면 그래도 용기를 얻을 수 있지 않을까 해서.....

이 블로그에서도 내가 만든 사이트를 소개할 날을 기대하며...

 

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▒ 인공지능 (AI) 개념

 

인공지능 (Artificial Intelligence, AI) 정의를 보면 "인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 논증능력, 자연언어의 이해능력 등을 인공적으로 구현한 컴퓨터 프로그램 또는 이를 포함한 컴퓨터 시스템이다. 하나의 인프라 기술이기도 하다. 인간을 포함한 동물이 갖고 있는 지능 즉, natural intelligence와는 다른 개념이다."라고 정의되어 있다. 

 

즉, 한마디로 컴퓨터가 인간의 언어나 생활방식 또는 여러가지 행동양식을 스스로 학습하여 알아서 일을 처리할 수 있도록 만든 것이다. 

 

인공지능 기술은 이미 우리 생활 깊숙하게 들어와 있다.

 

실질적으로 구글 등 검색엔진도 인공지능이 가미되었다고 보면된다. 과거에는 단순하게 검색과 그 결과만을 보여졌지만 최근에는 검색량과 검색어 등 다양한 옵션을 통해 조금 더 검색내용이 정확하게 표현되게 하는 기술이 가미되어 지고 발전되어 지고 있다.  (이 기술은 우리가 흔히 들어오고 있는 빅데이터 개념하고도 연결이 된다.)

 

나아가서 음성인식 분야도 인공지능의 한 분야이다. 갤럭시폰의 빅스비, 아이폰의 쉬리, KT의 지니, SK의 누구를 통하여 음성으로 명령을 하고 해당 기계는 명령에 대하여 실행을 한다. 

 

이 음성인식은 짜여진 명령어만 실행되는게 아니라 입력받은 명령어에 대한 학습을 통해 더욱 자연스럽게 진화하는 과정을 거친다. 이러한 인공지능 프로그램이 자기학습을 통해 더욱 더 인간의 언어 영역으로 발전하는 과정이 바로 기계학습 (Machine Learning)이다. 

 

최근 자율자동차도 같은 개념이다. 우리나라 포함 선진자동차 업체는 이미 LEV3라는 반자동 자율주행 기술을 가지고 있으며 도로 등 하드웨어 측면에서 서포트가 가능하다면 완전 자율주행체제도 이미 기술 개발이 되어 있다는 이야기다. 

 

하지만 우리가 과학영화에서 본 완전 인공지능의 단계는 아직 시간이 필요할 것으로 보인다. 

 

최근에 사회적으로 문제가 된 인공지능 '이루다'의 서비스가 중단된 이유 중 하나는 학습을 위한 빅데이터 사용시 법적으로 문제가 될 개인정보 등이 걸러지지 않고 그대로 사용이 되었고 성적희롱 대상으로 학습이 되는 역효과가 나타나 크게 문제가 된 경우다. 

 

전 세계적으로 인공지능관련 머신러닝 빅데이터 개발자들이 현재 수요가 넘쳐나는 분야이다. 내가 만일 젊은이라면 이 분야에 도전을 해볼텐데... 하는 생각을 잠시 해본다.

 

뭐 우리는 그렇게 전문적이지 않아도 되니 개념만 잡고 어떻게 세상이 좋아지는지 뒤쳐지지않고 따라가 보는 정도만 되도 좋다고 판단된다. 

 

이렇게 기술이 발전되면 곧 완전자율인공지능도 우리생에 나타날 것 같다. 

 

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▒ 구글 Teachable Machine을 통한 인공지능(AI) 맛보기

 

구글은 자체 개발한 인공지능 Teachable Machine을 발표하면서 많은 유저들이 경험하도록 무료로 개방하였다. 간단하게 경험해 보자. 

 

다양한 사이트에서 Teachable Machine에 대한 이용방법등이 상당히 많으니 흥미를 느꼈다면 여러가지 경험을 해보는 것도 괜찮다고 여겨진다. 

 

사이트 들어가기 : 구글에서 만든 사이트니 구글에서 검색하여 들어가 보자. 

 

출처: 구글

 

① 들어가기 

 

첫 페이지다. 로그인 화면도 없고 완전 무료다. 

 

출처: 구글 Teachable Machine

 

② New Project

 

3가지 프로젝트가 있다. Image, Audio, Pose가 있는데 앉아서 할 수 있고 가장 쉬운 Image Project를 해 보고자 한다. 한번 해보면 나머지 2가지도 쉽게 할 수 있게 된다. 

 

출처: 구글 Teachable Machine

 

③ 학습시키기 

 

나는 볼펜과 계산기 두개를 학습시키고 나서 둘 중에 하나를 보여줬을때 인식할 수 있는지 시험해 보겠다. 우선 노트북이던 데스크탑이던 웹캠이 필요하다. (웹캠없이 하는 것은 파일로 학습 시키는 방법이 있는데 자연스럽게 알게 된다..)

 

▶ Class1에 ballpen이라고 입력하고 Webcam을 눌러 볼펜을 여러각도로 입력한다

    (Hold to Record 계속 누르면서 입력). 입력은 많으면 많을수록 좋다. 즉, 학습시키는 데이터의 수가 많으면

    많을 수록 정확도가 높아지는 개념이다. 

▶ Class2에는 calculator라고 입력하고 역시 같은 방법으로 학습시킨다. 

 

※ 아주 중요한 Tip: Class에 입력할 때 반드시 소문자로 입력한다. 대문자로 입력해도 인공지능 맛보기는 가능하지만 

   이 파일을 가지고 향후 프로그램에 인용한다든지 하면 에러난다. 아주 고생한 기억이 있어서 미리 알려 드린다. 

 

▶ 파일을 입력했으면 중간에 있는 Train Model을 클릭하고 기다린다. 

 

출처: 구글 Teachable Machine

 

④ Preview (사물 인식시키기)

 

학습이 완료되면 오른쪽 Preview 항목에서 웹캠이 켜지고 볼펜이던 계산기던 인식을 시켜보자. 계산기를 화면에 인식시키면 계산기 100%로 나온다. 

 

출처: 구글 Teachable Machine

 

여기서 우리가 응용할 수 있는게 많은 멋진 배우들을 학습시키고 나서 내얼굴을 Preview 시키면 어느 배우랑 닮았는지 알 수 있게 된다. ㅎㅎ 만일 멋진 배우의 얼굴과 겹쳐지면 기분이 좋을 듯 하다. 

 

지금 사례는 볼펜과 계산기 두가지만 인식 시켰는데 계속 추가해서 다양한 학습을 시킬 수 있다. 상기 예 외에 항상 궁금한 것중에 하나가 꽃 같은 식물 이름을 모르때가 많다. 다양한 꽃을 데이터 베이스화하여 충분히 학습 시킨다면 카메라만 갖다대어도 꽃 이름을 알 수 있다면 얼마나 좋을까 한다. 

 

이를 위해서는 몇가지 배워야 할 기술들이 있는데 차근 차근 이 블로그를 같이 공부해 나가면 충분히 만들어 낼 수 있다고 확신한다. 

 

⑤ 사이트 주소로 확인하기 

 

위까지가 기본적 Teachable Machine 맛보기 였고 조금만 더 들어가면 

 

▶ Preview의 Export Model 을 눌러 보자

 

이 곳은 내가 만든 Teachable Machine의 결과값을 받아내서 다른 곳에 사용할 수 있는 기능이다. 

 

출처: 구글 Teachable Machine

 

다음과 같은 창이 뜨는데 Upload를 선택한다.  Upload는 구글의 서버에 올려놓는 과정이다. 옆에 Download는 내 저장장치에 다운로드하는 기능인데..  구글의 엄청난 크기의 서버에 올려 놓으면 훨씬 더 안정적이라고 볼 수 있다. 

 

출처: 구글 Teachable Machine

 

화살표와 같이 주소가 생겼다. 이 주소를 복사해서 새로운 웹 브라우저에 붙혀넣기해서 사용하거나 내 휴대폰 웹주소에 붙혀넣기 해서 사용할 수 있다. 

밑에 있는 코드들은 향후 사용할 기회가 있을 것이다. ~~