티쳐블 머신(Teachable Machine)이란?
티쳐블 머신(Teachable Machine)은 구글(Google)이 개발한 머신러닝 모델을 누구나 쉽게 만들고 사용할 수 있도록 지원하는 웹 기반 도구입니다. 프로그래밍이나 머신러닝에 대한 깊은 지식이 없어도 간단한 조작만으로 AI 모델을 훈련시키고 활용할 수 있습니다.
1. 티쳐블 머신의 특징
✅ 초보자 친화적인 인터페이스
- 웹 브라우저에서 실행되며, 설치 없이 바로 사용 가능
- GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 통해 간단한 조작으로 모델 훈련 가능
✅ 다양한 입력 데이터 지원
- 이미지(Image): 사진이나 웹캠으로 촬영한 이미지를 기반으로 학습
- 오디오(Audio): 목소리, 소리 패턴을 기반으로 분류 가능
- 포즈(Pose): 웹캠을 이용해 신체 움직임을 인식하고 분류
✅ 빠른 모델 학습 및 실시간 테스트
- 즉시 학습 후 실시간 테스트 가능
- 훈련된 모델을 다양한 방식으로 내보내기(Export)하여 활용 가능
2. 티쳐블 머신 사용 방법
📌 1) 구글 티쳐블 머신 접속
👉 Teachable Machine 공식 사이트
사이트에 접속하면 바로 AI 모델을 만들 수 있습니다.
📌 2) 프로젝트 유형 선택
- 이미지 프로젝트: 얼굴 인식, 사물 분류 등
- 오디오 프로젝트: 특정 소리 감지, 음성 패턴 분석 등
- 포즈 프로젝트: 특정 동작 인식, 제스처 기반 분류
📌 3) 데이터 수집 및 학습
1. 학습할 데이터 수집
- 웹캠을 사용하거나 직접 이미지를 업로드
- 음성 녹음 또는 기존 음성 파일 업로드
- 포즈 인식을 위한 동작 샘플 입력
📌 에포크(Epoch)란?
- 학습 데이터 전체를 한 번 학습하는 과정을 1 에포크라고 합니다.
- 예를 들어, 10,000개의 학습 데이터를 가지고 1 에포크를 수행하면, 모델이 10,000개의 데이터를 한 번 모두 학습하는 것입니다.
📌 에포크가 많을수록 좋은가?
- 반드시 좋은 것은 아닙니다.
- 에포크가 너무 적으면 학습이 부족(Underfitting) 할 수 있고,
- 에포크가 너무 많으면 훈련 데이터에는 잘 맞지만 테스트 데이터에서는 성능이 떨어지는 과적합(Overfitting)이 발생할 수 있습니다.
- 따라서 적절한 에포크 수를 찾아야 하며, 일반적으로 검증 데이터(Validation Data)를 활용해 최적의 에포크를 결정합니다.
📌 배치 사이즈(Batch Size)란?
- 한 번의 학습(훈련) 과정에서 모델이 처리하는 데이터 개수를 의미합니다.
- 예를 들어, 전체 데이터가 10,000개이고 배치 사이즈가 100이라면, 한 번의 업데이트(Iteration)마다 100개의 데이터를 학습하고,
이를 100번 반복하면 1 에포크가 완료됩니다.
📌 배치 사이즈 선택 기준
- 작을수록 학습이 빠르게 진행되지만 가중치 업데이트가 불안정할 수 있음
- 클수록 안정적이지만 메모리를 많이 사용하고 속도가 느려질 수 있음
- 일반적으로 32 ~ 256 정도의 배치 사이즈를 많이 사용하며, GPU 성능에 따라 조정됨
2. 모델 학습(Train Model)
- 데이터를 추가한 후, "Train Model" 버튼 클릭
- 몇 초에서 몇 분 안에 머신러닝 모델 훈련 완료
📌 4) 결과 테스트 및 내보내기
- 모델이 정상적으로 작동하는지 테스트
- 필요하면 TensorFlow.js, TensorFlow Lite, Coral 등의 형식으로 모델을 다운로드하여 활용 가능
3. 티쳐블 머신 활용 사례
🎨 예제 1: 이미지 분류기 만들기
- 사물(예: 사과 vs 바나나)을 구별하는 AI 모델 생성
- 특정 얼굴 표정을 감지하여 반응하는 모델 훈련
🔊 예제 2: 음성 인식 모델 만들기
- "안녕하세요" vs "굿모닝" 같은 간단한 음성 명령 구분
- 특정 사람의 목소리를 구별하는 모델 만들기
🏃 예제 3: 동작 인식(포즈 감지)
- 특정 손동작(예: 손 흔들기, V 표시) 감지
- 요가 자세 감지 및 피드백 제공
4. 티쳐블 머신의 활용 분야
✔ 교육(Education): AI 개념을 배우는 데 활용
✔ 헬스케어(Healthcare): 환자의 동작 패턴 감지
✔ 게임(Game & AR): 동작 기반 게임 제어
✔ 보안(Security): 얼굴 인식 또는 특정 소리 감지
5. 티쳐블 머신의 장점과 단점
✅ 장점
✔ 프로그래밍 없이 머신러닝을 쉽게 배울 수 있음
✔ 빠른 모델 학습 및 즉시 테스트 가능
✔ 웹 기반으로 설치 없이 사용 가능
✔ 학습된 모델을 다양한 플랫폼에서 활용 가능
❌ 단점
❌ 복잡한 머신러닝 모델을 만들기는 어려움
❌ 데이터가 많아질 경우 성능이 떨어질 수 있음
❌ 실시간 분석 및 고급 기능이 제한적
티쳐블 머신은 단순한 머신러닝 모델로, 복잡한 데이터 분석이나 예측 모델(Regression)에는 적합하지 않습니다.
주로 분류(Classification) 문제를 해결하는 데 사용됩니다
6. 티쳐블 머신과 기타 머신러닝 플랫폼 비교
플랫폼 특징 난이도 활용 가능성
| Teachable Machine | 웹 기반, 초보자 친화적 | ⭐⭐ (쉬움) | 빠른 테스트 및 간단한 AI 모델 |
| TensorFlow | 구글의 강력한 머신러닝 라이브러리 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (어려움) | 복잡한 딥러닝 모델 구축 가능 |
| Google AutoML | 데이터 기반 AI 모델 자동 생성 | ⭐⭐⭐ (보통) | 중급자 이상에게 적합 |
7. 결론
티쳐블 머신은 코딩 없이도 머신러닝 모델을 쉽게 만들고 테스트할 수 있는 훌륭한 도구입니다.
특히 AI를 처음 접하는 사람이나 간단한 모델을 빠르게 만들어야 하는 경우 유용하게 사용할 수 있습니다.
만약 더 깊이 있는 AI 모델을 만들고 싶다면, TensorFlow나 PyTorch 같은 전문적인 머신러닝 프레임워크를 활용하는 것이 좋습니다. 🚀
