세상에서 가장 쉬운 인공지능 만들기 1탄 | Teachable Machine으로 AI 과일도감 제작하기

이번 영상은 구글이 최근 발표한 Teachable Machine 2.0을 소개드리고 이를 이용해 이미지를 머신러닝(인공 신경망 학습 알고리즘)을 통해 학습하여 모델을 만들고 그 모델을 적용하여 과일을 구분하고 특징을 알려주는 AI 웹 앱 서비스를 제작하는 영상입니다.
Google의 이런 편리한 기술로 이제 나이와 직업에 상관없이 코딩 전혀 모르는 비전문가도 누구나 자기만의 인공지능 모델을 만들고 적용할 수 있어서 이러한 기술로 세상이 정말 많이 변화할 것 같습니다.
- Teachable Machine 2.0 공식 홈페이지
teachablemachine.withgoogle.com/
- 완성 사이트 주소
jocoding-ai.netlify.com
- Netlify Deploy 강좌 및 주소
kzbin.info/www/bejne/gp-qmKGaiZhjbrM
www.netlify.com/
- index.html 제작시 확장자명이 안나오는 경우
탐색기-파일-폴더 및 검색 옵션-알려진 파일 형식의 파일 확장명 숨기기 해제

[@jocoding]

이번 영상은 구글이 최근 발표한 Teachable Machine 2.0을 소개드리고 이를 이용해 이미지를 인공 신경망 학습 알고리즘을 통해 학습하여 모델을 만들고 그 모델을 적용하여 과일을 구분하고 특징을 알려주는 웹 앱 서비스를 제작하는 영상입니다. Google의 이런 편리한 기술로 이제 나이와 직업에 상관없이 코딩 전혀 모르는 비전문가도 누구나 자기만의 인공지능 모델을 만들고 적용할 수 있어서 이러한 기술로 세상이 정말 많이 변화할 것 같습니다. - Teachable Machine 2.0 공식 홈페이지 teachablemachine.withgoogle.com/ - 완성 사이트 주소 jocoding-ai.netlify.com - Netlify Deploy 강좌 및 주소 kzbin.info/www/bejne/gp-qmKGaiZhjbrM www.netlify.com/ - index.html 제작시 확장자명이 안나오는 경우 탐색기-파일-폴더 및 검색 옵션-알려진 파일 형식의 파일 확장명 숨기기 해제

[@myeonggeuncho-j9e]

오늘도 재밌게 봣어요!

[@jocoding]

@@myeonggeuncho-j9e 재미있게 봐주시고 댓글도 남겨주셔서 감사합니다ㅎㅎ 더 재미있는 주제로 유익한 영상들 많이 올리겠습니다!

[@Mary-tf9mo]

늘 감사하고 또 좋은 자료영상을 위해 수고하셨습니다. .. 공부를 하고 싶은 의지가 자꾸 생깁니다 ..감사합니다

[@jocoding]

@@Mary-tf9mo 저도 Mary님께서 댓글 남겨주셔서 힘이나네요!ㅎㅎ 코딩 공부 화이팅입니다 :)

[@20z30]

모바일도가능해요?

[@suyeonkim6002]

저 휴학하고 영상보는데, 학교수업보다 훨씬 유용한 수업을 무료로 볼 수 있다니 진짜 너무 감사합니다

[@yalco-coding]

갓구글... 따라하기 쉽도록 친절하고 깔끔하게 만들어주셨네요!! 언제나 좋은 영상 감사합니다!!

[@jocoding]

얄팍한 코딩사전 진짜 갓구글이네요ㅋㅋ 댓글 남겨주셔서 감사합니다ㅎㅎ 코딩사전님 영상도 너무너무 잘보고 있습니다😄

[@아몬드봉봉-p4t]

헐 이분을 여기서 보다니!!

[@임현석-r3s]

오 대박입니다. ai관심은 있었는데 어떻게 접근해야 될지 몰랐는데 코딩채널중에 최고입니다.

[@jocoding]

그렇게 말씀해주셔서 감사합니다ㅎㅎ 코딩을 더 쉽게 접근하실 수 있는 영상들 많이 올리겠습니다!

[@hodongjo7214]

정말 쉽고 재미잋게 보고 있습니다. 제 나이가 59세 인대 젊은날 코딩을 못한것이 개탄 스러워 어디 학원 가서 배워야 하나 고민중 이었습니다. 막 배우고 만들고 십어요. 조코딩 팬이 됬습니다. 제가 만들고 십은 프로그램이 있는대 도와 주셔요^^ 헬프미^^

[@dev_jeongdaeri]

멋집니다 ㅎㅎ 신경망 학습 같은 어려운 분야를 멋지신 분들이 이렇게 일반인들도 직접 사용할수 있게 제공해주고 정말 좋은 세상에 사는거 같습니다 ㅎㅎ

[@jocoding]

개발하는 정대리 진짜 세상이 점점 너무 좋아지는 것 같아요!ㅋㅋ 조금만 개발을 할 줄 알아도 엄청난 서비스들을 만들 수 있는 좋은 세상인 것 같습니다.ㅎㅎ 댓글 남겨주셔서 감사합니다 :)

[@dev_jeongdaeri]

조코딩 JoCoding 제가 더 감사하죠 ㅎㅎ

[@LEE-ic4iv]

병아리감별사는 무직이 되었습니다. 좋은자료 고맙습니다.

[@supertonystark]

현업 개발자입니다. 좋은 동영상 도움되었습니다. 인공지능을 만드는 개념모델도 언제든지 바뀔수가 있습니다. 동영상 내용보고 여러 의견이 있을수 있겠지만 너무 개의치 마시고 앞으로도 좋은 내용, 소개 동영상 부탁드립니다. 응원드립니다

[@jocoding]

그렇게 말씀해주시고 응원해주셔서 감사합니다ㅎㅎ 더 유익한 내용의 영상들 많이 올리겠습니다 :)

[@malang_j]

처음으로 코딩을 도전해봤습니다. 코딩을 하나도 모른 채 일단 조코딩님이 하시는 그대로 따라했더니 1시간 정도로 핸드폰으로 실행하는 정도까지 완성했습니다! 제가 구상하고 있는 앱 개발, 인공지능 서비스가 이런 초보자가 해도 완성할 수 있는 정도면 나중엔 좀 더 제가 원하는 형태로도 가능하겠구나 라는 희망을 보게 됐습니다! 이 것만으로 잘한다 못한다 섣불리 알 수 없지만 그래도 끈기있게 1시간을 따라가니 나도 된다는 걸 알고서 재미를 느낀 것만으로도 긍정적 신호같습니다 ㅎㅎ 오늘을 계기로 꾸준히 공부해볼게요!

[@성연김-d7i]

누구나 배울수 있는 코딩, 조코딩에 어울리는 좋은 영상입니다!!

[@jocoding]

감사합니다ㅎㅎ 이렇게 쉽게 접근할 수 있는 영상들 자주 올리겠습니다!

[@양민우-y2z]

오늘도 너무나 유용한 정보를 알아와주신 조코딩님 항상 구독자들을 신경써서 자세하게 알려주셔서 고맙습니다.

[@jocoding]

감사합니다 양민우님ㅎㅎ 더 좋은 정보 많이 알려드리겠습니다!

[@sunshiine5192]

믿고 보는 조코딩님 늦게까지 작업하시는군요!! 이번 영상도 역시 알찹니다 감사합니다😃👍

[@jocoding]

Sun Shiine ㅎㅎ 늦게까지 봐주셔서 감사합니다 더 알찬 영상들 많이 올리겠습니다😆

[@h지영]

코딩 유튭영상들은 보기 불폈했는데(클릭을 했는지 아닌지, 어디를 설명하는 건지,키보드 뭐를 쳤는지 등등..) 작은 화면으로도 저모든게다 보이니까 너무 좋네여 ㅠ^ㅠ

[@MO-tm8zo]

조코딩님의 오픈API도 인상 깊었고 이번 AI도 기사로 접했던 사물인식을 수행하는 것이 정말 대단하고 신기하네요!

[@jocoding]

# Dom님 댓글 자주 남겨주셔서 감사합니다ㅎㅎ 구글이 엄청난 것을 만든 것 같습니다 :)

[@koo6108]

애기들 교육용으로 아주 좋을것 같네요 어릴때 학교에서 배웠으면 정말 신기했을거 같아요

[@jocoding]

맞아요!ㅎㅎ 실제로 구글이 6살짜리 아이들에게도 이걸 이용해 교육을 진행한다고 하네요. 애기들 뿐만 아니라 어른인 저도 너무 신기합니다ㅋㅋ

[@user-qt4jf2hs6x]

또 엄청난 정보를 주셨네요! 감사합니다!

[@jocoding]

댓글 남겨주셔서 감사합니다ㅎㅎ 인공지능이 점점 대중화되는 것 같아요!

[@heejinkang5021]

한마디로 따~~~~~~~~봉입니다.Great!Just GGGGG~~~~~~reat! Super! Klasse!💝🍓🍓🍓💝💝🇩🇪🇩🇪🇩🇪🇩🇪🇩🇪

[@kyjna0312]

조코딩 영상은 그저 빛이네요 ㅠㅠ (감동) 정말 잘 봤습니다!!!

[@jocoding]

좋게 봐주셔서 감사합니다ㅎㅎ 더 유익한 영상들 많이 준비하겠습니다!!

[@zoss9999]

쉬운 루트를 잘 찾아 전달을 아주 잘하시네요. 모르면 어디서 부터 시작해야 할 지 여기저기 찔러보다 포기하는데 흥미롭게 웹에 적용하는것까지 아주 유익한 영상이었네요.

[@jocoding]

좋게 봐주셔서 감사드립니다!ㅎㅎ

[@iwasborntosurvive5396]

구글은 머신러닝 기술도 API로 제공중이구나..이게 다 AI시대에 생태계조성을 위한 전초작업이겠죠.

[@SharpionIBJeong]

저의 첫 구독. 을 해내셨습니다!!! 요즘 AI 영상판독기의 성능을 평가하는 연구를 하면서 AI는 뭐고 API는 뭔지 알아보다가 이 영상까지 왔고 이해가 팍 되었습니다. 아이디어 생기면 어떻게 개발자와 상의할지 좀 알겠네요. 감사합니다. 계속 배우러 오겠습니다. 감사

[@jocoding]

오 첫 구독해주셔서 감사합니다!!ㅎㅎ 앞으로도 유익한 영상 꾸준히 올리겠습니다 :)

[@ONIONIII]

유튜브로 코딩 공부 시작했는데 자주 사용했던 멜론 음악 검색 기능이 이런거였군요!! 루프 한걸로 노래시키는 인공지능도 개발됐던데 악보 읽는 것처럼 다른 것도 진짜 다양하게 사용 가능하겠네요. 진짜 공부한거 결과가 이렇게 바로바로 보이면 너무 좋았겠네요. 요즘 너무 재밌어요. 막상 컴공과 갔으면 그랬지 않았겠지만 ㅋㅋㅋ

[@ygjeong6475]

항상 컴퓨터 초보자들을 위해서 쉽고 간편하게 알려주셔서 감사합니다! 저도 컴맹인데 따라해보니 정말 쉽고 간편했습니다! 항상 좋은 컨텐츠로 유튜브를 올려주셔서 감사합니다! 항상 좋은 일만 있기를 바랍니다. 응원합니다!

[@jocoding]

응원 감사드립니다ㅎㅎ 연규님 코딩 공부도 응원합니다!

[@정승훈-p1b]

영상 잘봤습니다! 참고가 많이 되네요^^ 그런데 사과와 토마토 두 가지 말고 세 가지 이상의 과일로 하려면 어떻게 해야 하는지 알려주실 수 있나요?

[@sooahtz]

오~ 간결하고 아주 좋은데요? 요런거 상용으로 이용 하기는 어렵겠죠? 구글에 라이센스 비용을 줘야 한다던가 해야겠죠? 그리고 혹시 거리도 알수 있는 방법이 있을까요? (저는 동종 개발 업무 하는 사람은 아니고 순수하게 공부 중인 취준생이에요~ ) 자주 놀러 올게요~

[@jocoding]

kzbin.info/www/bejne/qWe2eoeBiLNsh5I 위의 사례처럼 상용 서비스 충분히 만들 수 있어요! 라이센스 비용은 별도로 없습니다ㅎㅎ 거리는 잘 모르겠네요ㅠ 자주 놀러오세요 :)

[@kangnos1]

와!! 성공했어요!! 구독박고 갑니다~ 이렇게 좋은영상 만들어주셔서 감사합니다!!

[@jocoding]

오 성공 축하드립니다ㅎㅎ 구독 감사해요!

[@supino8552]

기술의 진보가 엄청나네요. 좋은 영상 올려주셔서 감사합니다.

[@김석준-b4z]

조코딩님 영상이 진짜 코딩영상중에 최고에요😆😆

[@jocoding]

이건행 좋게 봐주셔서 감사합니다ㅎㅎ 더 열심히 유익한 영상들 올리겠습니다😆😄

[@sayunstudio]

와...teachablemachine 엄청 좋네요. 영상을 너무 잘만드셔서 덕분에 좋은거 알고 갑니다! 빨리 재밌는거 만들어보고 싶네요 ㅋㅋㅋ

[@jocoding]

영상 좋게 봐주셔서 감사합니다!ㅎㅎ 재미있는 결과물 만드시길 응원드립니다 :)

[@JaytheMarketer]

너무 신기하네요. 어린 시절에 마술을 보던 기분입니다.

[@이영진대학원박사과정]

이미지를 학습시킬때 휴대폰 카메라를 사용해서 가능한가요? 저는 야외의 대상물에 대한 이미지를 구분하는 AI를 제작하려 하는데요.

[@nagnegil]

구글에서는 일반인을 이용하고 통해서 엄청나게 많은 실험을 공짜로 하는거구나.

[@jocoding]

유익한 실험인 것 같습니다ㅎㅎ

[@유기농콜라]

그리고 그 학습 된 정보는 구글이 활용하겠지요?

[@김정현-u6l]

@@유기농콜라 안그러면 구글이라는 회사가 이런걸 해줄리가 없죠;;;;;

[@VoidX930]

구글 뿐만 아니라 20년 역사를 자랑하는 캡차(CAPCHA)/리캡차도 그렇습니다. 우리가 아이디 비밀번호 틀렸을때 나오는 밑에 영어 숫자 판독하는 프로그램 말이죠. 20년간 그렇게 일반인을 써서 공짜로 심험을 하고 광학판독기술(OCR)에 써먹고 그랬습니다..이제사 느끼는 것일뿐..

[@seabase5908]

세상에 공짜는 없죠 나중에 암

[@yeonu_yeonu_tommroow]

세상에.......오늘도 갓 조코딩님....헐레벌떡 뛰어오기....

[@jocoding]

여누여누 헐레벌떡 와주셔서 감사합니다ㅋㅋ 😄

[@SLU333]

조코딩님! 혹시 이미지 트레이닝에서 따로 훈련없이 사진을 찍으면 구글에있는 이미지들중 인식해서 결과값을 나오게하는 방법은 따로없나요?

[@jocoding]

kzbin.info/www/bejne/bYuak4Gjd5Z2sLs 이런 것 말씀이신가요? 이미 만들어진 모델을 활용하면 가능합니다!

[@SLU333]

@@jocoding 오! 비슷합니다! 동물성테스트처럼 사진을 찍으면 결과값이 나오는데, 이미지 트레이닝은 따로없는 걸 고민하고있었는데, 도움이 되었습니다! 감사합니다.

[@prettyballet]

영상 너무 잘봤습니다. 엄청 쉽게 설명해주시는거 같은데, 전 잘 모르겠어요. 코딩만 보면, 외계어 보는거 같아서. ㅜ.ㅜ 영상말고, 글이나 인터넷상의 정보를 입력하여 러닝머신 시킨뒤 답변 받는건 일반인들이 아직 할수 없는 거죠?

[@jocoding]

kzbin.info/www/bejne/gXW6oop6gZlsqbM 위 영상은 텍스트를 학습시켜서 결과를 얻을 수 있는데 초등학생도 따라할 수 있습니다!ㅎㅎ

[@JeeWoongChoi]

안녕하세요, 재미있게 보았습니다! 혹시 안드로이드 또는 아이폰으로 찍어서 사진을 판단할 때, 화면 쪽 카메라 말고, 뒤쪽 카메라로 찍어서 판단하게 하려면 어떻게 코딩을 바꾸면 될까요? 부탁드립니다~! 감사합니다. 다른 컨텐츠도 매우 유익하네요 ^^ 구독 중입니다~

[@jocoding]

웹을 이용하신다면 아래 블로그의 설명처럼 JavaScript를 활용하여 카메라를 선택하시면 됩니다!ㅎㅎ 좋게 봐주셔서 감사합니다 :) www.twilio.com/blog/2018/04/choosing-cameras-javascript-mediadevices-api.html

[@bom2445]

유익한 정보 감사합니다. 하나 여쭤볼게 있는데요! 일부 댓글에 달아주신 답글을 보니 만들어진 웹사이트에서는 모바일에서 캠이 작동하지 않아 사진 업로드 방식으로 변경하셨다는 것을 보았습니다. 혹시 캠대신 사진 업로드로 바꾸려면 어떻게 수정해야 하는지 알 수 있을까요?

[@jocoding]

그 부분에 대한 영상 별도로 제작하였는데 다음주중으로는 업로드가 됩니다!ㅎㅎ 조금만 기다려주세요~! :)

[@kar91ss]

꽃미남 수십명의 얼굴과 추남 수십명의 얼굴을 학습시키고 내 얼굴을 입력하면 결과값이 나오겠지...

[@jocoding]

ㅋㅋㅋ 재미있는 아이디어군요!

[@allaboutfitness4472]

ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ진짜 재밌네요

[@조준환-k3k]

m.facebook.com/story.php?story_fbid=156292095775581&id=100041843746893 그런데 그것이 실제로 일어났네요...

[@jocoding]

조준환 오 멋지십니다ㅎㅎ 추가적으로 Upload방식으로 모델을 올리시면 Netlify에서 불러오는 것보다 훨씬 빠르게 동작하실거에요!

[@조준환-k3k]

@@jocoding upload 방식이라는게 정확이 무슨 말씀이신가요? Netlify는 업로드 방식이 아닌가요?

[@4lifeek793]

조코딩님! 영상 잘봤습니다. 다만, 제가 품목을 두개가 아닌 그 이상을 학습시켜놨는데, 영상처럼 두가지에만 해당되는 것에 대한 코드만 기입하여서 원활하게 정보가 안뜨는지에 대해 알고싶습니다. 그리고 한국어를 써서 인식이 안되는 것 같은데, 한국어 패치하는 방법도 알 수 있을까요?

[@haha_ys]

고퀄의 영상을 볼 수 있어서 늘 감사한 마음입니다. 다시 한번 감사합니다 : )

[@jocoding]

좋게 봐주셔서 정말 감사합니다ㅎㅎ 더 유익한 영상들 또 많이 올리겠습니다!

[@박준수-h1h]

좋은 자료 항상 잘보고있어요 ~ 이 Teachable Machine 서비스는 모바일에서 사용할 수 없는건가요??

[@jocoding]

모바일에서도 영상 후반에 (13:25) 나온 것 처럼 모델을 Upload하면 그 링크에서도 실행해볼 수 있고, Export할때 Tensorflow Lite로 내보내고 아래 Github에 Sample을 활용하면 Android Studio에서도 활용할 수 있어요 :) github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/image_classification/android

[@박준수-h1h]

앗 제가 여쭤본것은 학습시키는 것 이었습니다.. 질문이 명확하지 못했네요.. 죄송합니다.. 아무래도 학습하는 과정을 모바일에서 하면 편할거같아서요.

[@a_nova]

구글은 진짜 기업으로 세계정복 할 수 있을것 같아요

[@jocoding]

진짜 대단한 기업인 것 같습니다...ㅎㅎ

[@sanyoun4328]

대애애박.... 진ㅉ ㅏ 대애애애애애애박! 멋져요 ㅠㅠㅠ

[@jocoding]

좋게 봐주셔서 감사합니다ㅎㅎ

[@Storys-y3n]

영상 볼때마다 느끼는거지만.. 이 분 머리 겁나 좋으심...

[@Storys-y3n]

ㅊ...ㅓ....ㄴ....재..ㅡ_ㅡ..

[@융영쟁]

안녕하세요! 너무 좋은 플랫폼을 소개시켜주셔서 감사합니다. 다름이 아니라 저는 데이터분석 및 머신러닝 딥러닝에 관심있는 학부생인데요, 이런걸 보면 정말 코딩없이 쉽게 구현할 수 있는 것 같은데 점점 고전적인 공부법인 프로그래밍언어, 수학, 통계 등의 공부보다 이젠 활용하여 비즈니스적으로 활용하는갈 공부하는게 나을지 궁금합니다. 이런 플랫폼을 보다보면 점점 공부한 것에대한 회의감이 들어요ㅠㅠ

[@jocoding]

제가 생각하기에는 둘 다 좋은 방향일 것 같습니다. 언어, 수학, 통계 등 학문을 깊게 공부하는 것은 연구직 쪽 방향인 것 같고 연구직 분들이 만들어 놓은 것을 비즈니스적으로 활용하는 것은 응용프로그래머 쪽에 가깝다고 할 수 있겠습니다. 이는 개인의 취향의 차이지 어느것이 더 나은 것은 없은 것 같습니다! 어느쪽 진로를 선택하든 결국 공부한 것이 어떻게든 도움은 되기 때문에 아깝다고 생각하실 필요는 없는 것 같습니다 :)

[@시항-x7n]

너무 재밋고 유익한 정보입니다. 구독을 한번밖에 할수 없는게 아쉽네요

[@jocoding]

시항 그렇게 말씀해주셔서 감사합니다ㅎㅎ

[@gunnycoding]

이게 컴공입니다! 컴공 오세요!

[@jocoding]

흑 컴공을 갔어야하는데... 너무 뒤늦게 적성을 찾았네요ㅋㅋ 댓글 남겨주셔서 감사합니다 거니님! 영상 항상 재미있게 보고있어요 :)

[@롱블랙-f7x]

ㅋㅋㅋㅋ 이건 초입에 불과한.....

[@탱자-g3y]

형안녕하세요 ㅎㅎ 태근입니다 코딩영상보다가 너무낯익은 얼굴이있어들어왔는데 진짜 형이었네요 ㅎ 예전보다 얼굴이 더좋아지신거같네요 구독추천박구갑니당! 화이팅하시고 더욱번창하시길바랍니다!

[@jocoding]

태근이 오랜만이네ㅋㅋ 구독 추천 고마워!!

[@doo-qp4qj]

이건 좋아요를 누를 수 밖에 없는 영상이다...

[@philippark747]

대ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ박 ㅋㅋ 이거 교육자료로 써야겠다 혹시 근데 해당 서비스의 연산은 웹플랫폼 안에서 다 수행되나요? 아니면 pc영향을 받나요

[@jocoding]

교육용으로 아주 좋은 것 같습니다ㅋㅋ 브라우저 자체에서 진행되어서 PC영향을 어느정도 받을 것 같아요!

[@엄마표코딩]

질문합니다. 위 과일 도감에서.. 과일 설명 + 이미지를 보여주고 싶으면 코드를 어떻게 넣으면 되나요? 예쁜 과일 이미지도 함께 보여주고 싶은데 labelContainer.childNodes[0].image = "./my_model/aaa.jpg" 이렇게 하니까 안되네요.. my_model 폴더 안에 aaa.jpg 이미지 파일은 넣어둔 상태입니다.

[@funyouda]

잘생긴 사람의 데이터와 못생긴 사람의 데이터를 넣어서 카메라에 자신의 얼굴을 보이게 해서 "잘생겼음" "못생겼음"을 만들어 봐야 겠네요.

[@jocoding]

오 재미있는 아이디어네요!ㅋㅋㅋ

[@ashm8826]

낙서꾼 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 이거 근데 카메라 앱에 쓰면 재미있을거같긴하네요 ㅋㅋ

[@조준환-k3k]

@@jocoding m.facebook.com/story.php?story_fbid=155133602558097&id=100041843746893 실제로 만들어 보았습니다. 조코딩님 감사합니다 영상 링크 넣어둘게요

[@jocoding]

조준환 와ㅋㅋ 직접 만드셨군요! 훌륭하십니다👍 영상 링크 감사합니다ㅎㅎ

[@inkinno]

@@조준환-k3k 훌륭한 테스트 들어가서 확인했습니다^^ 너무 못생김나오길래. 인상쓰고 웃었더니 무서워서인지 컴퓨터가 잘생겼다고 그러네요

[@aongEdaong]

우와 갑자기 아는얼굴이 형 유튜브도 하고계셨군요 AI로 아예 밀고나가시나보네요 ㄷㄷ

[@jangantony1474]

이렇게 사용자들이 학습시킨 데이터들이 쌓여 커지면 구글이 그걸 가져다가 프로젝트에 쓸거 같네요 그럼 더 편해질수도..

[@jocoding]

저도 그게 궁금해서 찾아보았는데 이미지, 모델이 어디에도 전송되지 않는다고 합니다! 아무런 걱정 없이 개인이 사용할 수 있도록 만든 것 같아요ㅎㅎ When you train the model, it trains in your browser tab without sending anything to any servers teachablemachine.withgoogle.com/faq

[@dkc2018]

@@jocoding 응??그럼 인공지능의 활성화 즉 시장을 넓히기 위함이라면...엄청 착한 거래군요 ㅜㅜ감동

[@dkc2018]

@Inyeob Kim 그럼요~장사꾼중엔 그나마 낫다는거죠 ㅎㅎㅎㅎ

[@juailes6036]

역시 조코딩입니다. 전공 관련해서, 현장의 니즈를 충족할 수 있는 서비스를 구현할 매개를 찾은 것 같습니다. 친절한 설명 감사합니다 :)

[@jocoding]

감사합니다ㅎㅎ 멋진 결과 구현하시길 응원드립니다!

[@gamedev.1166]

으아닛?! ㅋㅋㅋㅋ 이걸로 뭔가 할수 있을꺼 같은데 뭘해야할까요 ㅋㅋ 간질간질하네 ㅋㅋ

[@jocoding]

설후개님 게임 개발을 하시는군요!ㅎㅎ 그러면 아래와 같이 동작을 게임에 적용하는 것도 재미있을 것 같습니다ㅋㅋ 카메라만 있으면 닌텐도 Wii 처럼 플레이 할 수 있을 것 같네요!ㅎㅎ dylandawkinsblog.wordpress.com/

[@gamedev.1166]

@@jocoding ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 좋은데요? 흑형 완전 해맑네ㅋㅋㅋㅋㅋ 나중에 이런것도 한번 만들어봐야겠네요 ㅋㅋㅋ 감사합니다~!

[@안뇽뇽-g7o]

정말 신기하네요! 유익한 영상 감사합니다👍😊

[@jocoding]

저도 댓글 남겨주셔서 감사합니다ㅎㅎ

[@RoshnaOmer94]

Amazing video! Very well explained, I always wanted to try categorization (inspired by the japanese cucumber farmer) but I thought it may need thousands of images.

[@jocoding]

Thank you for watching and leaving a comment! By using the "transfer learning" used internally by the Teachable Machine, you can achieve good categorization performance with few images. Below is a well written reference blog about Transfer Learning. towardsdatascience.com/transfer-learning-from-pre-trained-models-f2393f124751

[@IHATECHINA]

명심해....스카이넷은 구....ㄷ글...이야...

[@jocoding]

ㅋㅋ 거의 근접한 기술력인 것 같습니다..

[@talkertalker0]

호모 사피엔스가 노답이면 그냥 자진해서 다 사이보그로 변하는 게 나을수도 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 역사의 교훈은 그거 같음. 기왕 변하게 되면 머무르다 망하느니 급진적으로 먼저 나가는 방향성이...

[@playlistcarti1350]

@@talkertalker0 This is your last chance. After this, there is no turning back. You take the blue pill-the story ends, you wake up in your bed and believe whatever you want to believe. You take the red pill-you stay in Wonderland, and I show you how deep the rabbit hole goes. Remember: all I'm offering is the truth. Nothing more.

[@talkertalker0]

@@playlistcarti1350 매트릭스 대사인가요 ㅋㅋ 그거 거부하자면 인간이 욕망을 절제하며 살면 됩니다. 친환경적이고 아날로그적으로 자진해서. 안될 것 같은데.....도시사람은 배아픈 걸 못이깁니다.

[@playlistcarti1350]

@@talkertalker0 인생에 대하여 상당한 고찰을 하신게 느껴지는군요. 부디 계속해서 깨달으시길

[@김청일-b9e]

감사합니다. 다만 한가지 질문이 더있는데 앱인벤터로 앱을 만든 다음 제 스마트폰에서 8:08~12:48에서 보여준 것처럼 모바일에도 이런식으로 되는 방법은 없나요? 프로젝트 진행중인데 이 부분에서 막혀서 진행이 안됩니다.

[@mgk1614]

개와 고양이 구분하는 모델도 잼날 듯

[@TV-hb4fb]

감사드립니다!!! 무궁한 발전을 기원합니다!!!

[@jocoding]

감사합니다ㅎㅎ 책연필님도 무궁한 발전하시길 기원합니다!

[@놀러와요-레팡의숲]

저가 한 사이트에 적용을 했는데... 1. 더 빠르게 카메라가 켜지게 할 수 있나요? 2. 설명을 알려드린데로 계속 html을 수정해야하나요? 3. 카메라(웹캠)을 바꿀 수 있게 하려면 어떻게 해야하나요? +동작으로 하는거에서는 확률이 NaN% 로 나오네요ㅠㅠ

[@jocoding]

1. Tensorflow.js를 이용하신다면 카메라가 뜨기 위해서는 npm 라이브러리를 불러오고 model을 적용해야하는데 node.js 프레임워크를 이용하면 npm을 미리 설치할 수 있어서 조금 더 빨라질 수 있을 것 같아요! 아니면 model이 load되기 전에 미리 카메라를 켜는 방법도 있고요! 2. HTML은 수정하기 나름이죠!ㅎㅎ 3. 홈페이지 학습 화면 웹캠을 누르시면 카메라 상단에 Switch Web Cam 버튼이 있어서 이것으로 변경하실 수 있습니다. + 계산하는 식에 0이나 undifined가 있어서 그런 것 같습니다. 아래 블로그를 참고해주세요! minu0807.tistory.com/1

[@nexgenbiotechnologies3789]

조코딩님! 그럼 혹시 내용을 도감 처럼 보여주는 것이 아니라 해당 내용의 설명이 있는 다른 사이트로 링크 연결 시키는 방법은 없나요? 그리고 조코딩님의 어플 만들기때 URL을 홈페이지 말고 Teachable Machine 링크로 사용해도 구동이 될까요?

[@jocoding]

있습니다! JavaScript 코드로 아래와 같이 실행하시면 사이트가 이동됩니다. window.location.href = 'www.google.com'; 웹뷰앱 이용한 Teachable Machine은 스마트폰 기종에 따라 될 수도 있고 안될 수도 있을 것 같습니다!

[@시항-x7n]

모든 강의 다듣고싶은데 어디로 들어가면 될가요사이트주소 보내주세요 감사합니다.

[@jocoding]

시항 유튜브에 재생목록으로 만들었습니다!ㅎㅎ 아래 재생목록을 보시면 순서대로 모든 강의를 보실 수 있으십니다 :) kzbin.info/aero/PLU9-uwewPMe0ynomccdrAX2CtVbahN4hD

[@Elias-hh1rq]

잘봤습니다. 쉽게 설명 잘해주시네요~ 근데 병아리감별은 이제 달갈 유정란상태부터 구별해주는 기술을 독일서 개발했다네요. 딴거 개발하세요 ㅎㅎㅎ

[@jocoding]

유Elias 헛 그렇군요! 좋은 정보 감사합니다ㅎㅎ 그냥 떠오른 것이라 제가 잘 모르고 예시를 들었군요ㅠ 병아리감별 외에도 다른 분야에서 훨씬 좋은 아이디어가 많을 수 있을 것 같습니다😄

[@GT_1]

최고입니다. 관련 영상 더 많이 올려주시면 좋겠어요. 인공지능 수업으로도 활용 가능할 거 같습니다. 모델 저장해서 활용하려면 태블릿pc 말고 pc, 노트북 환경으로만 가능한지요?

[@jocoding]

활용은 웹사이트에서 가능하기에 태블릿, 모바일도 가능합니다!

[@creator6010]

이걸로 바탕으로 구글이 빅데이터를 가져가겠네... 쟤네 진짜 머리잘쓰네...

[@jocoding]

저도 그게 궁금해서 찾아보았는데 이미지, 모델이 어디에도 전송되지 않는다고 합니다! When you train the model, it trains in your browser tab without sending anything to any servers teachablemachine.withgoogle.com/faq

[@ivorypaper]

@@jocoding 말도 안되요... 데이터가 어딘가에 저장이 되어야 할 텐데... ㅠ.ㅠ

[@Junyoung_Kang]

혹시 image upload를 해서 인식하는 방법 알 수 있을까요? 일단 기초로 webcam.canvas 형태를 바꿔보려하는데요.. ... async function predict() { // predict can take in an image, video or canvas html element 라고 쓰여있어서 혹시 webcam을 // const prediction = await model.predict(webcam.canvas); var x = document.getElementById("myImg").canvas; const prediction = await model.predict(x); 이런식으로 바꿔봤는데 안되네요..

[@Junyoung_Kang]

아 방법 알아냈어요!

[@jocoding]

kzbin.info/www/bejne/hXqWl42AfbZ5brs 해결되셨다니 다행이군요! 업로드로 만드는 방법에 대한 강의도 있어요 :)

[@안태현-e4f]

7:40에 웹캠이 안되는 이유가 deploy 하는거랑 어떤 연관이 있는 건가요??

[@jocoding]

보안상 로컬 파일을 읽지 못하도록 막아둔 것 같아요! 따라서 모델을 cloud에 올려두면 로컬에서도 똑같이 진행할 수 있습니다.

[@swkim6053]

와.., 센서 인터페이스 개발자인데요., 이런거는 진짜 혁신이네요... 구글 미쳤네요 ㅋㅋ 편하게 만들어 쓸수 있겠습니다!!

[@jocoding]

진짜 최고인 것 같아요ㅋㅋ 추가적으로 URL로 network=true 옵션을 주면 websocket으로도 연결하실 수 있어요! 옵션 포함 URL: teachablemachine.withgoogle.com/train/image?network=true 사용 예시 : coral.ai/projects/teachable-sorter/

[@swkim6053]

@@jocoding 친절한 답글 감사합니다 ㅎㅎ stm보드 꾸려서 또 어떻게 쓸수있을지 고민해봐야겠습니다 ㅎㅎ ㄱㅅㄱㅅ

[@Bluespear808]

그럼 개인용 자비스를 만들 수 있나요?

[@jocoding]

많은 것들을 학습시키면 비슷하게 만들 수는 있겠네요!ㅋㅋ

[@Bluespear808]

@@jocoding 컨텐츠로 하기에는 어려우려나요? 헷

[@jocoding]

@@Bluespear808 특정 기능을 수행하게 하는 것은 만들 수 있습니다ㅋㅋ 한번 고려해보겠습니다!

[@Bluespear808]

@@jocoding 와! 감사합니다

[@신인성-v7z]

늘 잘보고 있어요 늘 감사합니다

[@jocoding]

잘봐주셔서 감사드립니다ㅎㅎ

[@park6738]

집단 지성을 공짜로 모을 수 있는 방법입니다.

[@jocoding]

저도 정보를 가져가서 쓰지 않을까 궁금해서 찾아보았는데 이미지, 모델이 어디에도 전송되지 않는다고 합니다! 아무런 걱정 없이 개인이 사용할 수 있도록 만든 것 같아요ㅎㅎ When you train the model, it trains in your browser tab without sending anything to any servers teachablemachine.withgoogle.com/faq

[@park6738]

@@jocoding 감사합니다 그러나, 인공지능이 이미 발전의 단계를 임계점을 넘었다고 하지 않습니까? 미래가 걱정입니다. 그리고 답변 감사합니다.

[@nextsens]

와... 진짜 대단하네요... 자세한 설명도 감사합니다. 좋은 영상 잘봤습니다.

[@jocoding]

감사합니다ㅎㅎ 더 좋은 영상 많이 만들게요!

[@craudx1]

구글 머리 좋네 저렇게 해서 공짜로 데이테 수집하네

[@jocoding]

저도 그게 궁금해서 찾아보았는데 이미지, 모델이 어디에도 전송되지 않는다고 합니다! When you train the model, it trains in your browser tab without sending anything to any servers teachablemachine.withgoogle.com/faq

[@풍요와행복와]

정말 간단하면서 활용가능성이 많은 것 같습니다. 좋은 영상 올려주셔서 감사합니다.

[@jocoding]

좋게 봐주셔서 감사합니다ㅎㅎ 더 좋은 영상들 많이 올리겠습니다!

[@김성보-o3c]

궁금한게 있는데요. AI뉴스를 보면서 엄청 궁금했는데... 물어볼 데가 없어서....이 프로그램을 실행할때 처음부터 학습을 하는 건지아니면 기존 학습결과를 저장해두고 프로그램 실행하면 학습저장결과를 가지고 오는 건가요?

[@jocoding]

영상에서 model 파일(다운받은 3개의 파일)을 만든 것이 학습한 결과에요! 웹 사이트에서는 이것을 그대로 불러와서 다시 활용하는 것입니다ㅎㅎ

[@LensSchneider]

영상 잘 봤습니다! 이것을 수행하는데 있어서 연산하는 장치는 Local 장치 인가요?

[@ssampark8105]

이제야 조코딩님을 접하게되어 늦게나마 궁금한점에 대해 질문드리려합니다. 사과와 토마토에 대해 Tensorflow.js 를 통해 모델을 제 로컬 컴퓨터에 다운로드하고 영상에서와 같이 원하는 결과를 얻을 수 있었습니다. 좀 더 다른 것도 해보고 싶어, 추가 사진 (양파, 오이 등)을 넣으려고 제 로컬에 있는 모델을 다시 열으려는데,,, 안되네요ㅠㅠ 그래서 다시 처음부터 사과와 토마토 넣고 양파와 오이를 추가로 넣어야 하는데, 혹시 제 로컬에 받은 모델을 다시 불러올 수는 없는건가요?? 처음부터 다시 사진을 올려야 하는지 궁금합니다. (open project from file 을 통해 metadata.json, model.json, weights.bin 을 다 열어봐도 안열리네요ㅠㅠ)

[@jocoding]

teachablemachine은 화면을 통해 쉽게 모델을 생성하기 위해 만들어서 로컬에서는 지원하지 않고 웹을 통해 사진을 넣어야합니다! teachablemachine사이트에 로그인 하시고 모델을 저장해놓으실 수 있어서 거기서 이어서 하시면 좋을 것 같습니다ㅎㅎ 아니면 아래처럼 teachablemachine을 전혀 쓰지않고 그냥 진행하는 방법은 로컬에서도 진행 가능합니다! excelsior-cjh.tistory.com/179

[@ssampark8105]

@@jocoding 빠른 답변 정말 감사드립니다.. 이런것 까지 물어봐도 되나 싶지만,, 로그인을 할 수있는 걸 못찾겠네요.. Google Drive도 연동이안되고,,, 로그인 할 수 있는 방법도 찾아봤는데 잘 안나와서요ㅠㅠ

[@entropyyo2539]

조코딩님 영상 유익하게 잘 봤습니다. 학생들 진로교육자료로 영상의 일부를 사용해도 괜찮을까요? 간단하게 모델 만드는 영상만 쓰고 싶은데요

[@jocoding]

네 좋습니다!ㅎㅎ 자료 출처는 표시해주시면 감사드리겠습니다 :)

[@entropyyo2539]

@@jocoding 네 알겠습니다 유용하게 잘 쓰겠습니다

[@junhee_ing]

안녕하세요 조코딩님! 항상 좋은 강의 감사합니다! 그런데 혹시 웹캠으로 말고 아두이노나 라즈베리 카메라(와이파이 통신 이용)로 이 머신러닝을 할 수는 없을까요?

[@jocoding]

가능합니다!

[@jocoding]

www.digikey.com/en/maker/projects/raspberry-pi-teachable-machine-teachable-pi/88c52e75f3d247fc9035480e6a1c17b1

[@junhee_ing]

@@jocoding 감사합니다! 참고해서 해보도록 하겠습니다!

[@밤고구마-z3i]

너무 재밌었어요! 혹시 직접 바꾼 웹사이트는 스마트폰으로는 못 하나용?

[@jocoding]

스마트폰으로 접속은 될텐데 웹캠을 사용하는 방식이면 기종이나 버전에 따라 동작이 안될 수도 있어요!

[@KWON665]

품질관리에도 쓸 수 있겠네요. 모델만들고 스마트폰으로 웹상으로 들어가면 가능하겠죠? 아 .....그런데 최적 Loss나 R2같은 것을 찾지 못하는 게 단점이네요...ㅎㅎ 혹시 방법이 있다면 알려 주심 감사하겠습니다!

[@jocoding]

Train 아래의 Advanced를 눌러보시면 Loss와 같은 하이퍼파라미터를 조절할 수 있습니다!

[@WHYNOTFORREAL]

안녕하세요 조코딩님 ! 좋은 영상들 많이 올려주셔서 항상 감사합니다! 이번영상을 보면서 따라 만들다 궁금한게 잇어서 댓 남깁니다 start버튼을 누르면 카메라가 나타나는데 여기서 start 버튼을 계속 누르면 카메라가 계속 생성되는걸 하나만 나오게 할순 없을까요..? +로딩 시간을 줄일순 없나여?

[@jocoding]

Netlify 서버가 느려서 발생하는 문제인데 export 할때 download가 아닌 upload 방식으로 하게되면 구글 클라우드에서 가져오는 것이라 속도가 훨씬 빨라요!

[@WHYNOTFORREAL]

조코딩 JoCoding 답글 감사합니다! Start 버튼을 계속 누르면 캠이 여러개 생기는데 하나만 나오게 할순 없나요?

[@tilityj3809]

안녕하세요 조코딩님! 모바일 환경에서도 webcam처럼 실시간으로 값을 받아보고 싶은데, 사진이나 동영상을 업로드 하는 방식 말고, 이처럼(webcam) 하는 방법이 있을까요? 웹캠이 없는 환경에서 나는 에러를 어떻게 해결할 방법이 안 보이네요ㅠㅠ

[@hyeontaekoh6701]

조코딩님 웹캠이 없는 데스크탑인데 폴더를 디플로이한 이후에 시작버튼까지는 나오는데 그 다음부터 캠 화면이 나오지 않아 진행이 되지 않습니다.(8분이후부터) //웹캠없이 이미지파일로만 컴퓨터를 학습시켰는데 이 경우 8분 이후부터 나오는부분을 진행할 수 없나요?

[@jocoding]

그렇다면 조금의 코딩이 더 필요할 것 같습니다ㅠ 예시코드는 웹캠을 활용하였는데 이미지 업로드 방식으로 변경하여 파일을 model을 통해 결과를 확인하도록 코드를 변경해야합니다. image, canvas, video element를 사용할 수 있다고 합니다. HTML 이미지 업로드 : greatps1215.tistory.com/4 teachablemachine-image.js 가이드 문서 : github.com/googlecreativelab/teachablemachine-community/tree/master/libraries/image

[@hyeontaekoh6701]

조코딩님 바쁘신데도 친절한 답변 감사합니다ㅠㅠ

[@ryongs0538]

영상 잘보고 갑니다:) 혹시 키보드 작성하면 화면에 표시되는 거 직접 후작업으로 하시는건가요??

[@jocoding]

감사합니다ㅎㅎ Carnac이라는 프로그램을 사용했습니다! code52.org/carnac/

[@Snrnrpggdd]

감사합니다 정말 감사합니다 새로운 눈을 뜨게 됐네요

[@jocoding]

감사합니다!

[@Rtfgfgvv]

웹캠이 표시되는 부분에 css를 통해 꾸며보고 싶은데 코드에는 이렇게 되어있더라고요. 저 코드가 웹캠을 표시하는 코드인것 같은데 이 코드를 기존 방식으로 이런식으로 div으로 감싸서 css를 적용하는 건가요? 아니면 id="webcam-container" 옆에 style=""를 적어서 css를 적용하는 방식으로 해야하나요? 다른 방법이 있나요? 알려주시면 정말 감사하겠습니다.

[@jocoding]

말씀하신 2가지 방법 모두 가능합니다! 추가로 웹캠이 표시되는 화면 사이즈를 조절하고자 하신다면 아래 코드에서 200, 200 부분이 각각 width와 height이니 이걸 조절하시면 webcam-container안에 canvas의 사이즈가 조절됩니다! webcam = new tmImage.Webcam(200, 200, flip); // width, height, flip

[@박성훈-b3h]

텐서플로우에 4개의 클래스를 추가해서 사용하고 싶은데 코드 수정 없이 실행시키면 잘 돌아갑니다. 다만 영상에 나온대로 코드를 수정하되 if문의 prediction 부분의 값들을 고쳐서 4개를 만들어 주고 다른 부분은 동일한데 카메라에서 인식이 되니 캠이 멈추는 현상이 있습니다. 원인을 알 수 있을까요?

[@jocoding]

F12를 눌러서 개발자 도구 console에서 오류의 원인 메세지가 뜨는 것은 없는지 확인해보세요!

[@김인호-o4x]

저도 지금 똑같은 현상으로 애를 먹고 있습니다. f12서 Uncaught (in promise) TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'className') at predict ((색인):66:34) at async loop ((색인):54:9)라고 하는데 무슨 말인가요?

[@장선임-x2x]

좋은영상 감사드립니다! 덕분에 쉽게 접근할 수 있었어요

[@jocoding]

JH J 영상이 도움을 드렸다니 좋군요!ㅎㅎ 댓글 남겨주셔서 감사합니다😄

[@방사선-p8c]

감사합니다. 처음 티칭머신에 머신러닝을시킨다음 그걸 다운로드받고 압축을 풀고 열 때, 필요한 프로그램이 따로 있나요??? 코딩하실때 쓰신 프로그램은 뭔가요? 어떻게해도 열어지지가 않아서요..

[@방사선-p8c]

참고로 다운받으면 아래에 tm-my-image-model (1).zip 이라고 뜹니다. 올려주신 영상에는 test.zip이라고 나온 거 같은데..ㅠㅠ 아이콘 모양도 달라요. 영상에선 알집모양인거같은데 제 노트북에선 압축폴더모양 아이콘이 나왔습니다..

[@jocoding]

안녕하세요! visual studio code라는 프로그램으로 열었습니다. 압축은 제가 알집을 설치해서 그렇게 떴는데 압축폴더 모양이랑 같은 것입니다! 환경 설정은 아래 영상을 참고해주세요 :) kzbin.info/www/bejne/oYOlZHeKlq-cnKs

[@방사선-p8c]

@@jocoding 감사합니다!! 사랑합니다ㅠㅠ 그런데.. 하다가 또 막힌 부분이 있어요....oTL index.html에 압축 푼 파일들을 넣고 실행시켜서 Teachable Machine Image Model이 뜨는것까지 확인했어요. 개발자도구 열어서 주소를 변경해주어야한다는것까지 알았습니다. 그래서 HTML 2강에서 알려주신 것처럼 netlify에 로그인하고 index.html 폴더를 폴더넣는곳에 드래그해서 넣었는데, 다음으로 넘어가지 않고 Make sure you drop a folder with index.html 이라고 뜹니다. 어떡해야 할까요? ㅠㅠㅠㅠ

[@jocoding]

방사선 아마 확장자 숨김 처리가 되어있어서 index.html.html 등 이름이 잘못 정해졌거나 폴더를 떨어뜨리지 않고 파일을 떨어뜨려서 그럴 수 있을 것 같아요!

[@방사선-p8c]

@@jocoding 감사합니다ㅠ확장자 숨김처리는 더보기란에 남겨주신거 보고 잘 풀어서 했었는데 왜일까요?ㅠㅠ 우클릭해서 속성 들어가서 보니까 이름은 정확히 index.html에 파일 형식은 Microsoft Edge HTML Document(.html) 이라고 뜹니다! 혹시.. 파일을 폴더 형식으로 만들려면 어케 해야 하는 건가요..? 혹시.. 연결프로그램을 바꿔야하는건가요? 전 마이크로소프트엣지인데 영상에선 크롬 형식인것 같아서..

[@nasitv4405]

와...이 영상이 거의 2년전이라니 좋은 정보 감사합니다.

[@문제이슈]

영상 너무너무 잘 보았습니다. 전문 서적 여러권을 AI를 학습시켜 서비스하는 앱을 개발하고자 합니다, 가능할까요? 가능하다면 방법은 조코딩님이 설명하신 방법으로 하면 될까요?

[@이창순-r5v]

유용한 정보와 더블어 깔끔한 설명!! 최고네요

[@jocoding]

그렇게 봐주셔서 감사합니다!ㅎㅎ

[@elgunie]

우와! 머신러닝을 이렇게 쉽게 할수 있을줄이야 ㅎㅎ 구글은 앱인벤터와 같이 사용자 가 직관적으로 코딩에 접근할 수 있는 기술을 공개하는데 특화되있네요! 혹시 클래스 구분을 자동으로 하는 딥러닝으로 데이터의 Ok/NG 판별을 하는것도 이렇게 쉽게 가능할까요?(LSTM or RTSM) 저 같이 현직에 있으나 앱인벤터 수준으로만 다루는 사람들이 쉽게 접근할 수 있는법이 있으면 정말 좋을거 같아요! 이 영상에 감명받아서 좋아요 구독 하고 갑니다 ^^

[@jocoding]

샐리iN님 좋아요 구독 감사합니다ㅎㅎ 현재 공개된 teachable machine의 경우 클래스를 자동으로 분류하여 추가하지는 못하고 영상에서 처럼 직접 클래스를 추가하며 직접 정답을 제공하여 학습을 시켜야합니다. oK/NG 판단이 된 데이터를 2개의 클래스로 나누어 학습시키면 ok/NG 판별은 가능하겠네요!

[@서점순-x4k]

저는 매트랩을 배웠던 경험이 있는데요... 파이썬 및 러닝머신에 대한 경험은 없습니다. 최근에 머신러닝을 배워보고 싶은데... 조코딩님 영상을 어떤 순서로 들으면 유용할까요? 파이썬 기초, 점프투파이썬 듣고 이 강의로 넘어 오면 될가요? 이 영상을 잠깐 봤는데, 파이썬과는 다른걸 사용하는것 같은데 맞나요?

[@jocoding]

이 영상은 HTML, CSS, JavaScript를 사용합니다! 위 영상처럼 teachabla machine을 이용하면 마우스 클릭만으로 인공지능을 만들 수 있어서 HTML, CSS, JS만 공부하셔도 만들 수 있습니다.

[@jocoding]

kzbin.info/www/bejne/ZmS5eGOqbNWGi68 위 재생목록 쭉 보고오시면 이해가 되실 것 같습니다!

[@HongKongkong222]

조코딩님 비주얼 스튜디오 코드에서 코드 작성을 다하고 저장을 하고 다시 업데이트할려고 디플로이에 폴더를 끌어놓았는데 업데이트가 안 되네요. 그래서 그 폴더 안으로 들어왔는데 제가 작성한 코드가 그대로 안 되있네요. 어떻게 해야 하나요?

[@jocoding]

visual studio code에서 Ctrl + S로 저장이 잘 되었는지 확인해보세요!

[@기원김-m3q]

안녕하세요 조코딩님! 궁금한게있어서 질문합니다, 제가 만들고 싶은것이 있는데 예를들어 사과를 보여주면 아두이노같은 장치를 통해 빨간 LED에 불이들어오고 토마토를 보여주면 노란LED에 불이들어오는 그런 프로그램을 제작하고싶은데 어떻게 해야할지 모르겠어 여기에 질문 남깁니다. 답변해주시면 정말 감사하겠습니다.

[@jocoding]

blog.naver.com/kids_power/221978641736 이런식으로 제작하시면 됩니다!ㅎㅎ