Teachable Machine을 이용하면 워낙 간편하게 기계학습모델을 생성하고 활용할 수 있기 떄문에 아이디어만 있으면 즉각 원하는 기능을 개발할 수 있다. 따라서 AI에 대한 지식이 없는 사람들도 일상의 아이디어를 부담없이 AI화 시켜보는 프로젝트들을 만드어 내고는 하는데 이 중 재미있는 몇가지 사례들을 살펴 본다.
1. Tiny Sorter
Teachable Machine으로 종류별 이미지들을 학습시켜 종류를 구분해 내는 것은 쉬우므로 여기에다 간단한 아두이노 기계장치를 부착하여 구분해낸 동류별로 각기 다른 접시에 나누어 담는 기능을 가진 Sorter 개발 사례.
노트북 카메라에서 촬영한 이미지를 분류하고 분류된 결과값을 가지고 아두이노를 통해 서보모터를 오른쪽 또는 왼쪽으로 작동시켜 현재 촬영되는 물체를 각기 다른 방향으로 떨어트려 분류하는 기계.
상세한 제작 밥법 및 설계도면등은 다음 링크를 참조하면 된다.
Tiny Sorter
Meet Tiny Sorter, a fun starter project that teaches you about machine learning and physical computing — together, in a hands-on DIY way. See how well you've trained your model by dropping in cereal and seeing if it goes into the right bucket. Align the
experiments.withgoogle.com
2. Teachable Snake
Snake 게임을 키보드나 마우스 조작없이 카메라 앞에서 방향을 표시하는 종이를 가지고 회전시켜 움직이게하는 방식으로 변형시켜 보는 프로젝트
화살표 방향을 그린 종이를 가지고 상하좌우 방향을 바꿔가며 학습시킨 후
Snake 게임을 할 때 카메라앞에서 방향표시 종이판의 방향을 판정하여 Snake가 움직이도록 React.js로 개발한 프로젝트
Teachable Snake by Vince MingPu Shao | Experiments with Google
Classic snake game controlled by webcam image using pre-trained neural network models.
experiments.withgoogle.com
3. Semi-Conductor
카메리 앞에서 손동작으로 오케스트라를 지휘하는 경험을 가능하게 하는 프로젝트
Teachable Machine에는 카메라앞 사람의 포즈를 인식하는 학습모델을 개발할 수 있기 때문에
이를 이용해 오케스트라 지휘자 처럼 웹캠 앞 사람의 손동작을 인식해서 악기선택,템포,볼륨 등을 조정하여 소리가 출력되도록 하는 프로젝트로서Teachable Machine PoseNet과 Tensorflow.js 를 이용해 개발되어 있다.
구글Lab에서 개발하여 공개하는 프로젝트로서 다음 링크에서 공개된 소스코드를 볼 수 있다
googlecreativelab/semi-conductor
Semi-Conductor allows you to conduct a virtual orchestra using only your web browser & webcam. - googlecreativelab/semi-conductor
github.com
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