머신러닝 야학 - 1일차

출처: https://opentutorials.org/course/4548/28891

작년 7월에 AWS 탐구생활을 수료한데 이어서, 올해 머신러닝 야학 2기에 참여하게 됐다!

이번 야학 기간 동안 조력자분들이 질문도 받아주셔서, 머신러닝을 혼자 공부해보기 정말 좋은 기회인 것 같다.

10일 동안 열심히 해야지!😆

 

머신러닝이란?

결정 = 비교 + 선택

 

인류는 좋은 결정을 하기 위해 수를 만듦.

수의 발명 →  대소 관계를 표준화시킴

또한 복잡한 세상을 숫자로 표현하기 위해 여러 가지 방법들을 모아 '통계'라는 이름을 붙임.

통계 → 컴퓨터 → 단순한 계산으로부터 해방!

 

이제 인류는 인간의 고유한 영역이었던 결정을 기계에게 맡기고 싶어 함.

 

기계가 스스로 결정하도록 결정할 수 없을까? → 기계학습(Machine Learning)의 탄생.

 

Teachable Machine

teachablemachine.withgoogle.com

Teachable Machine

Teachable Machine은 머신러닝에 대한 지식 없이도 머신러닝을 이용할 수 있도록 고안된 도구이다.

 

서비스를 이용해서 학습시킬 수 있는 데이터의 형태들.

이미지, 오디오, 포즈 총 3가지 형태의 데이터를 학습시킬 수 있다.

 

손톱을 깨무는 모습을 학습시켜야 하므로 Image Project로 고고!

출처: https://opentutorials.org/course/4548/28897

Class: 서로 연관된 사진들을 Grouping 해서 이름을 붙인 것. 즉, 분류.

웹캠을 켜서 손톱을 물고 있는 사진과, 정상적인 사진을 찍는다.

Train Model: 컴퓨터가 학습할 교재를 만드는 것.

 

model을 train 시킨 후, 캠을 켜서 다시 손톱을 깨물어보자.

출처: https://opentutorials.org/course/4548/28897

보여준 적이 없는 이미지를 만나도, 손톱을 깨무는 이미지인지 아닌지 알아맞히는 것을 볼 수 있다.

하지만, 얼굴 각도를 돌리면 정확도가 낮아진다. 학습에 사용한 데이터가 너무 적은 것!!

 

부정확한 이미지들을 지워주면, 정확도가 높아진다!

 

출처: https://opentutorials.org/course/4548/28897

Export Model을 통해 모델을 다운로드할 수도 있다.👍

 

3개의 파일 = 학습시킨 판단력!!

이것이 바로 머신러닝의 핵심.

머신러닝에서는 모델(Model)이라고 말한다.

 

모델 (Model)

교훈과 이론은 판단력의 다른 이름.

좋은 판단력은 나의 삶과 인류의 진보에 필수적인 도구.

 

출처: https://opentutorials.org/course/4548/28898

• 머신러닝: 이러한 판단력을 기계에게 부여한 기술.
• 모델: 판단력.
• 학습: 모델을 만드는 과정.

모델을 잘 만들면 좋은 추측을 할 수 있다. → 추측이 정확해야 좋은 결정을 할 수 있다.

 

애플리케이션, 프로그램

• 애플리케이션(Application):  한국어로 '응용'이라는 뜻. 어떤 기능을 부품을 응용해서 만든 완제품
• 프로그램(Program): 프로그램은 '시간', '순서'라는 의미가 포함. 부품을 시간의 순서에 따라 동작(실행)하고 있는 것