[시리즈 5편] 나만의 AI 모델 만들기: Teachable Machine 실전 가이드

지난 4편까지 우리는 AI의 기본 개념부터 이미지를 창조하는 생성 AI까지, 길고 흥미로운 여정을 함께했다. 이제 이론을 넘어, 이 모든 기술이 어떻게 우리 손으로 직접 구현될 수 있는지 체험해볼 시간이다. 이번 시리즈의 마지막 편에서는 코딩 한 줄 없이 나만의 인공지능 모델을 만들 수 있는 구글의 'Teachable Machine'을 사용하여, 간단한 이미지 분류 AI를 직접 만들어보는 실습을 진행한다. 이 블로그의 'Pet-Alike' 기능 역시 이와 같은 도구를 통해 만들어졌으니, 직접 경험하며 AI 개발의 첫걸음을 떼어보자.

1. Teachable Machine: 코딩 없이 만드는 나만의 AI

Teachable Machine은 구글이 제공하는 웹 기반의 AI 학습 도구로, 개발자가 아니더라도 누구나 자신만의 머신러닝 모델을 쉽고 빠르게 만들 수 있도록 도와준다. 복잡한 이론이나 어려운 코드를 몰라도, 단지 웹캠이나 마이크, 이미지 파일만 있으면 된다. 현재 Teachable Machine은 크게 세 가지 종류의 프로젝트를 지원한다.

• 이미지 프로젝트: 웹캠이나 이미지 파일을 통해 특정 사물이나 얼굴 표정을 분류하는 모델
• 오디오 프로젝트: 마이크를 통해 특정 단어나 소리를 인식하는 모델
• 포즈 프로젝트: 사람의 관절 움직임을 인식하여 특정 자세를 분류하는 모델

이번 실습에서는 가장 직관적이고 재미있는 '이미지 프로젝트'를 통해 '가위-바위-보'를 인식하는 AI를 만들어 볼 것이다.

2. 실전! '가위-바위-보' 판별 AI 만들기

이제 직접 AI 모델을 만들어보자. 브라우저를 열고 Teachable Machine 사이트에 접속하여 아래 단계를 따라 해보자.

1단계: 데이터 수집하기

AI를 학습시키려면 가장 먼저 데이터가 필요하다. AI에게 '가위', '바위', '보'가 각각 어떻게 생겼는지 가르쳐주어야 한다. Teachable Machine 화면에서 '이미지 프로젝트'를 선택하고, '클래스(Class)'의 이름을 각각 '가위', '바위', '보'로 수정하자.

각 클래스 아래에 있는 '웹캠' 버튼을 눌러 데이터를 수집한다. '가위' 클래스에서는 웹캠에 가위 모양 손을 보여주며 '녹화 버튼을 길게 눌러' 여러 장의 사진을 찍는다. 이때, 다양한 각도, 다른 조명, 다른 배경에서 여러 번 찍어주는 것이 모델의 성능을 높이는 핵심이다. 손의 위치를 조금씩 바꾸거나, 다른 손으로도 시도해보자. 같은 방식으로 '바위'와 '보' 클래스의 데이터도 충분히 수집한다. 각 클래스별로 최소 100장 이상의 이미지를 수집하는 것을 권장한다.

2단계: 모델 훈련시키기

데이터 준비가 끝났다면, 이제 AI를 훈련시킬 차례다. 화면 중앙의 '모델 학습시키기(Train Model)' 버튼을 클릭하자. 아마 훈련이 생각보다 매우 빨리 끝나서 놀랄 것이다. 이것이 가능한 이유는 '전이 학습(Transfer Learning)'이라는 기술 덕분이다. 우리는 완전히 처음부터 모델을 만드는 것이 아니라, 구글이 이미 수백만 개의 이미지로 미리 학습시켜놓은 강력한 모델을 기반으로, 우리가 추가한 '가위-바위-보' 데이터에 맞게 모델을 미세 조정(fine-tuning)하는 것이다. 이 덕분에 적은 데이터와 짧은 시간만으로도 꽤 준수한 성능의 모델을 만들 수 있다.

3단계: 모델 테스트하고 평가하기

훈련이 끝나면, 우측의 '미리보기' 화면에서 실시간으로 모델의 성능을 테스트할 수 있다. 웹캠에 '가위', '바위', '보' 손 모양을 차례로 보여주며 AI가 얼마나 정확하게 예측하는지 확인해보자. 만약 '가위'를 냈는데 '보'로 인식하는 등 예측이 헷갈린다면, 해당 클래스로 돌아가 더 많은 데이터를 추가로 학습시키면 성능이 개선될 수 있다.

3. 모델 활용하기: 내 웹사이트에 적용하기

내가 만든 AI 모델은 Teachable Machine 사이트에서만 사용하는 것을 넘어, 실제 웹사이트나 애플리케이션에 탑재할 수 있다. 미리보기 화면 아래의 '모델 내보내기(Export Model)' 버튼을 클릭하면, 내가 만든 모델을 웹에서 사용할 수 있는 자바스크립트(Javascript) 코드 스니펫을 제공한다. 이 코드를 복사하여 HTML 파일에 붙여넣기만 하면, 누구나 당신이 만든 '가위-바위-보' 인식 AI를 사용할 수 있게 되는 것이다. Pet-Alike 서비스가 웹사이트에서 바로 실행되는 것도 동일한 원리다.

'초보자를 위한 AI 가이드' 시리즈를 마치며
축하한다! 당신은 방금 첫 번째 AI 모델을 직접 만들었다. 우리는 이번 시리즈를 통해 AI, 머신러닝, 딥러닝의 기본 개념부터, 인공신경망의 학습 원리, 컴퓨터 비전의 경이로움, 그리고 창작의 영역에 들어선 생성 AI까지 숨 가쁘게 달려왔다. 그리고 마지막으로 직접 모델을 만들며 이론이 현실이 되는 순간을 경험했다. AI의 세계는 지금 이 순간에도 빠르게 발전하고 있다. 이 시리즈가 당신의 지적 호기심을 채우고, 미래를 준비하는 작은 디딤돌이 되었기를 바란다. 이제 당신은 AI라는 강력한 도구를 이해하고 활용할 준비가 되었다. 계속해서 탐험하고, 질문하고, 창조하라!