인공지능4 [QuickDraw] 머신러닝기반 그림그리기 게임 머신러닝을 간단히 체험할 수 있는 사이트를 소개합니다. 바로 구글에서 제공하는 퀵드로우라는 사이트입니다. 간단히 소개하자만, 주어진 단어가 제공되고 사용자가 그림을 그리면 컴퓨터가 맞추는 퀴즈같은 게임입니다. 컴퓨터가 정확하지 않지만, 머신러닝을 통하여 계속 학습을 하여 저희가 그리는 그림을 맞추는 모습이 신기할 따름입니다. 한번 경험해보세요~ https://quickdraw.withgoogle.com/ Quick, Draw! 신경망이 학습을 통해 낙서를 인식할 수 있을까요? 내 그림은 얼마나 잘 맞추는지 확인하고, 더 잘 맞출 수 있도록 가르쳐 주세요. 게임을 플레이하기만 하면 됩니다. quickdraw.withgoogle.com 아래 그림은 제가 그리고 컴퓨터가 맞추는 모습을 영상으로 담아봤습니다. .. 2021. 7. 14. 머신러닝을 이용하여 얼굴 유형 알아보기 컴퓨터에서만 구동됩니다. 모바일에서 가능한 주소는 맨 아래에 올립니다. 머신러닝을 쉽게 경험해 볼 수 있는 구글에서 제공하는 https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required. teachablemachine.withgoogle.com 티쳐블이란 사이트를 이용하여 얼굴 유형을 구분해보는 머신러닝을 소개합니다. 1. 티처블 사이트 접속 .. 2021. 6. 22. 머신러닝 분류 머신러닝 분류 머신 러닝의 분류 시 크게 3가지로 분류됩니다. 1. Supervised(지도) 2. Unsupervised(비지도) 3. Reinforcement(강화) IoT 플랫폼의 머신러닝은 사용자가 각각 어떤 용도에 따라 학습 방법을 선택하게 됩니다. 예를 들어, 실내의 화재나 가스감지를 위해서는 Supervised를 많이 쓰고 있습니다. 온습도, 먼지 등을 측정하는 센서들의 데이터를 수집하고, 각 데이터들을 카테고리로 분류할 수 있다면 화재나 가스 사고 발생 전, 데이터들의 값들을 통해 이상 징후를 확인할 수도 있습니다 쉽게 설명하자면, Supervised Learning은 트레이닝 데이터 셋으로 학습을 한 후 라벨이 지정되지 않은 데이터 셋을 이용하여 학습된 알고리즘의 정확성을 .. 2021. 6. 22. 머신러닝, 딥러닝이란? 머신 러닝 머신 러닝은 기본적으로 알고리즘을 이용해 데이터를 분석하고, 분석을 통해 학습하며, 학습한 내용을 기반으로 판단이나 예측을 한다. 따라서 궁극적으로는 의사 결정 기준에 대한 구체적인 지침을 소프트웨어에 직접 코딩해 넣는 것이 아닌, 대량의 데이터와 알고리즘을 통해 컴퓨터 그 자체를 ‘학습’시켜 작업 수행 방법을 익히는 것을 목표로 한다. 머신 러닝은 컴퓨터 비전 등의 분야에서 큰 성과를 이뤄내고 있으나, 구체적인 지침이 아니더라도 인공 지능을 구현하는 과정 전반에 일정량의 코딩 작업이 수반된다는 한계점에 봉착하기도 했다. 가령 머신 러닝 시스템을 기반으로 정지 표지판의 이미지를 인식할 경우, 개발자는 물체의 시작과 끝 부분을 프로그램으로 식별하는 경계 감지 필터, 물체의 면을 확인하는 형상 감.. 2021. 6. 22. 이전 1 다음
