고양이 대 개: ML용 교육 데이터

이제 Teachable Machine이 무엇인지 알았으니 고양이 대 개 분류기 모델을 만드는 방법을 살펴보겠습니다.

데이터 다운로드

1. 여기에서 데이터 다운로드: 개 대 고양이
2. 폴더의 압축을 풀면 안에 있는 이미지와 폴더를 볼 수 있습니다.
   
3. 폴더에는 다음과 같은 폴더가 있습니다.
   1. 10 훈련 데이터: 이 폴더에는 모델 훈련을 위한 두 개의 폴더가 있습니다.
      1. 고양이 : 고양이 이미지 10개
      2. 개 : 개 이미지 10개
   2. 테스트 데이터: 이 폴더에는 10개의 이미지(고양이와 개 이미지 각각 5개)가 포함되어 있습니다. PictoBlox 프로젝트에서 이것을 사용하여 분류자를 만들 것입니다.

가르칠 수 있는 기계 프로젝트

1. https://teachablemachine.withgoogle.com/으로 이동합니다.
2. Get Started 버튼을 클릭합니다. 새 페이지가 열립니다.
3. Image Project 타일을 클릭합니다.
   

ML 프로젝트의 흐름을 볼 수 있는 새 페이지가 열립니다.

클래스

클래스는 기계 학습 모델이 이미지를 분류하는 범주입니다. 유사한 이미지가 한 클래스에 배치됩니다.

클래스에서 제공해야 하는 2가지가 있습니다.

1. 클래스 이름
2. 이미지 데이터: 이 데이터는 웹캠 에서 가져오거나 로컬 스토리지 또는 Google 드라이브에서 업로드 하여 가져올 수 있습니다.

교육 데이터 로드

1. 첫 번째 클래스 이름을 Cat으로 바꿉니다.
   
2. Upload 버튼을 클릭합니다.
   
3. 그런 다음 Upload image from your files 옵션을 클릭합니다.
   
4. 새 창이 열립니다. 아까 다운로드한 훈련 데이터에서 고양이 이미지를 선택합니다.
   
5. 업로드가 완료되면 클래스에서 이미지를 볼 수 있습니다.
   
6. 두 번째 클래스 이름을 Dog로 바꿉니다.
7. 강아지의 이미지를 업로드합니다.
   

훈련 데이터가 훈련할 준비가 되었습니다. 다음 주제에서 이를 수행하는 방법을 살펴보겠습니다.