1. 생활코딩 머신러닝 강의정리 (1) -Teachable Machine

인공지능 공부를 시작했다.

 

AI 수업을 앞두고 왜 하냐면, 내 성격이 그렇다. 보통은 다 알고가면(예습을 하고가면) 수업을 잘 안듣기 마련인데, 나같은 경우에는 예습을 하고가면 집중이 더 잘되는 기분이다. 그래서 예습을 즐겨 하는 편이다.

 

일단 먼저 생활코딩에서 머신러닝에 관해서 깊이 않지만 훑어볼 생각이다. 인공지능 하면 머신러닝이기도 하고, 머신러닝이 기계가 학습할 수 있도록 알고리즘을 짜는 것이다. 라고 막연하게 이론적으로만 알고 있어왔는데 한번 훑어 보았다.

 

첫번째로, http://ml-app.yah.ac/이라는 머신러닝 머신을 이용했는데, 우와. 실습하면서 엄청 신기했다. 인공지능에 관심있는데 보고있는 사람이 있다면 한번 해보라. 정말 신기하다. 과장 조금 보태서 가슴이 두근거렸다. 인공지능의 매력인가 싶다.

 

 

 

여기서 사진을 넣어서 학습시키는 것 같은데 나는 15 ~ 20개 정도로 강아지랑 고양이 사진을 넣어보았다. 솔직히 표본수가 너무 적다고 생각했는데 너무 신기하게도 전혀 연관없는 고양이 사진을 넣어 봤는데도 거의 왠만하면 인식을 한다.

 

새끼 강아지같은 표본데이터가 없는 것은 이상하게 나오기도 한다.

 

캣걸누나는 인식한다..

한번 체험 해봤는데 너무 신기했고, 사실 이건 경험만 해본거라 흥미유발 해봤다.

 

이렇게 텐서플로같은 언어로 변환 할수도 있다.

 

'모델'을 만들고 그 만드는 과정인 '학습(러닝)'을 간단하게 시켜보았다.