동아마이스터고 · 2차시01
AI PRACTICETEACHABLE MACHINENO CODE
강아지상
고양이상
분류기
본인 얼굴을 넣어보고, AI가 어떤 예시에서 어떤 패턴을 배웠는지 확인한다.
DONGA MEISTER HIGH · AI PRACTICE
GOAL02
지난 시간 → 오늘
같은 주제로
같이 실습
1. AI가 배우는 원리
2. 강아지상 / 고양이상
3. Teachable Machine 모델
4. 본인 얼굴 테스트
DONGA MEISTER HIGH · AI PRACTICE
PIXEL03
이미지는
숫자다
224 × 224 × 3 = 150,528개 숫자. AI는 얼굴을 “느낌”이 아니라 숫자 배열로 본다.
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RULE VS LEARN04
사람이 규칙 작성
“눈매가 이러면 고양이상”처럼 사람이 조건을 직접 만든다.
문제: 각도·표정·조명에 따라 규칙이 흔들린다.
AI가 데이터에서 학습
“강아지상 예시, 고양이상 예시”를 보고 모델이 차이를 찾는다.
핵심: 규칙을 쓰는 대신 예시를 준다.
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3 WORDS05
데이터
라벨
모델
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FEATURE06
숫자에서
특징을
뽑는다
픽셀 → 경계·선·곡선 → 눈·입·윤곽 같은 특징 조합. 모델은 사진을 통째로 외우는 게 아니라 구분에 필요한 특징을 압축한다.
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SCORE07
AI는 점수를
확률로
바꾼다
강아지상 점수 2.4
학습한 예시 기준으로 강아지상 특징이 더 강하게 보임.
고양이상 점수 1.1
두 점수를 확률처럼 바꿔 더 높은 쪽을 보여준다.
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DATA BIAS08
데이터가
판단 기준을
만든다
BIAS 1
표정
강아지상은 웃는 사진만, 고양이상은 무표정만 넣으면 “표정”을 배울 수 있다.
BIAS 2
조명
한쪽만 밝고 한쪽만 어두우면 얼굴 특징 대신 밝기를 배울 수 있다.
BIAS 3
각도
한쪽은 정면, 한쪽은 측면이면 모델은 각도를 배울 수 있다.
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FLOW09
사용 흐름
바로 진행
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PROBABILITY10
AI 결과는
확률로 나온다
강아지상 72%
모델이 학습 데이터 기준으로 강아지상에 더 가깝다고 판단.
강아지상 52% / 고양이상 48%
모델이 헷갈리는 상황. 데이터를 더 봐야 한다.
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LAB 111
같은 클래스부터
시작
사이트 접속
Image Project
클래스 이름 바꾸기
강아지상 / 고양이상
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LAB 212
예시 이미지 모으기
각 클래스 예시를 넣는다. 두 클래스의 밝기·각도·표정 조건이 너무 치우치지 않게 맞춘다.
정면/반측면 섞기
얼굴 크기 비슷하게
표정 바꿔보기
밝기 조건 비슷하게
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LAB 313
Train Model
우리는 “눈을 봐라”라고 말하지 않았다. 예시를 줬고, 모델이 차이를 찾는다.
학습 중 질문: 내 모델은 강아지상을 배웠을까, 배경을 배웠을까?
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LAB 414
본인 얼굴
테스트
결과만 보지 말고, 확률을 본다. 높게 나왔는지 애매하게 나왔는지 확인한다.
본인 얼굴 넣기
확률 확인하기
표정 바꿔보기
왜 그런지 추측하기
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FAIL TEST15
일부러
헷갈리게
해보기
결과가 바뀌는 순간이 중요하다. 모델이 무엇을 기준으로 봤는지 추측할 수 있다.
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IMPROVE16
데이터 추가
다시 학습
2
데이터 추가
두 클래스 모두 다양한 표정 추가
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OPTION17
시간 남으면
중립상 추가
강아지상/고양이상만으로 애매하면, 중립상 또는 모르겠음 클래스를 추가해본다.
클래스가 늘어나면 판단은 더 자연스러워지지만 학습은 더 어려워진다.
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CORE LOOP18
예시 → 라벨 → 학습 → 테스트 → 개선
강아지상/고양이상 실습도 실제 AI 개발의 기본 흐름을 그대로 담고 있다.
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SHARE19
1분 공유
내 결과
확률이 높았던 경우
결과가 바뀐 경우
왜 그렇게 나왔는지
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FIN20
AI는
예시에서
패턴을 배운다
AI 결과를 보면 질문한다. 어떤 예시를 보고 이렇게 판단했을까?
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