‘티처블 머신’으로 코딩 한 줄 없이 인공지능을 직접 만들어보자
최근 몇 년 새 어른, 아이 할 것 없이 ‘코딩’에 관한 관심이 높아졌습니다. 일반적으로 학교 공부에서 가장 중요하다고 여겨지는 국어·영어·수학에 이제는 코딩까지 더해져 ‘국영수코’라는 말이 생겨났고, 기업체에서는 개발 직군이 아닌 취업 희망자에게도 파이썬 언어를 다룰 수 있는지를 묻기 시작했습니다.
“19일 관련업계에 따르면 삼성전자, 삼성SDS 등 삼성 전자계열사들은 이번 하반기 대졸 직무적성검사(GSAT) 코딩 테스트 프로그래밍언어에 파이썬을 추가했다. 소프트웨어 개발직군은 GSAT에서 언어·수리·추리 영역 대신 코딩테스트를 치르는데 기존에는 자바·C++·C 언어만 허용했다. 지난 주부터 진행된 면접전형에서는 비개발 직군인 경영·마케팅 직군 등의 지원자들에게도 파이썬을 할 수 있는지에 대한 질문이 공통적으로 주어진 것으로 알려졌다.”—〈삼성전자, 대졸공채에 ‘파이썬’ 도입...“오픈소스로 생태계 선점”〉(아시아경제)
한편, 알파고를 통해 ‘인공지능(AI)’이 널리 알려져서 이제는 AI가 무엇인지 모르는 사람은 거의 없고, 생활 속에도 알게 모르게 AI가 자리잡고 있습니다. 우리는 이렇게 AI와 친숙해졌지만, 막상 AI가 어떤 식으로 작동하는지 이해하고 설명하기는 쉽지 않습니다. 그런데 컴퓨터 분야 전문가가 아닌 일반인은, AI를 활용한다고 홍보하는 제품과 서비스를 그저 잘 사용하기만 되는 걸까요? 또는 IT 종사자라고 하더라도 AI 관련 업무를 담당하지 않는 사람은 굳이 AI를 배울 필요까지는 없는 걸까요? 이 질문에 대한 교육부의 대답은 2025년부터 정규교육 과정에 AI를 포함하는 것입니다.
“학교 현장에도 시대 흐름에 맞는 디지털교육이 시급하다는 지적에 따라 정부가 2025년부터 초·중·고등학교 교과에 인공지능(AI) 교육을 도입하기로 했다. 교육관련 빅데이터를 분석해 정책에 활용하도록 하는 교육부 산하의 빅데이터위원회도 내년 출범시킨다.”—〈2025학년도부터 초·중·고 과목에 인공지능 도입〉(한국일보)
머지않아 나이나 전문 분야와 관계없이 누구나 AI에 관한 기본 소양을 갖추는 것을 당연하게 여기는 때가 올 것 같습니다.
이와 관련해 위키북스에서는 두 아들을 AI 분야 인재로 키워낸 이윤영 님의 《AI 시대, 우리 아이 교육은?》을 지난 3월에 출간했습니다. 이 책에는 AI가 발전한 시대를 살아갈 우리 아이들을 어떻게 양육할 것인지에 대한 고민과 함께, 아이들에게 AI를 체험시키면 좋을지에 대한 실제적인 안내도 담겨 있습니다. 책 안의 ‘아이와 함께 직접 AI를 만들어 보자’라는 제목의 글에서는 구글의 티처블 머신(Teachable Machine)을 소개합니다.
티처블 머신 홈페이지에서는 다음과 같이 티처블 머신을 소개합니다.
“Teachable Machine은 누구나 머신러닝 모델을 쉽고 빠르고 간단하게 만들 수 있도록 제작된 웹 기반 도구입니다.”
이 티처블 머신을 사용하는 데는 단 한 줄의 코딩도 필요하지 않고 사용법도 직관적이어서 누구나 쉽게 머신러닝 모델을 직접 만들 수 있습니다. 아래 링크한 영상에서는 티처블 머신으로 개/고양이 사진을 분류하는 모델과 개의 품종을 분류하는 모델을 만드는 과정을 보실 수 있습니다.
위키북스에서는 일반인에게 프로그래밍을 알려주는 무료 온라인/오프라인 수업인 생활코딩의 콘텐츠를 바탕으로 여러 권의 책을 출간했는데요, 이번에는 AI와 머신러닝을 일반인의 눈높이에 맞춰 알기 쉽게 설명하는 책 두 권을 새롭게 출간합니다.
그중 《생활코딩! 머신러닝 이론편》에서도 티처블 머신을 소개하며, 티처블 머신으로 머신러닝 모델을 만들어낸 후 블록 프로그래밍 방식의 도구에 집어넣어 활용하는 법도 알려줍니다. 또한 각 장마다 유튜브 강의가 있어 함께 시청하면서 읽으실 수 있습니다. 《생활코딩! 머신러닝 이론편》은 어린이부터 어르신까지를 대상으로 머신러닝을 교양과 상식 수준에서 알기 쉽게 설명해주는 책으로, 다음과 같은 내용으로 구성했습니다.
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시작하기
책의 주제인 머신러닝의 기본개념을 알아보고, 머신러닝을 활용하는 앱을 구상합니다. -
앱 만들기
머신러닝을 이해하기 위해서 꼭 코딩과 수학을 알아야 하는 것은 아닙니다. 머신러닝에 대한 지식 없이도 머신러닝을 이용할 수 있는 도구인 티처블 머신을 이용해 머신러닝 애플리케이션을 만들어 봅니다. -
기획하기
기온에 따른 레모네이드 판매량을 예측하는 예를 살펴보고, 독자가 스스로 머신러닝 애플리케이션을 기획합니다. -
통계 배우기
데이터를 이용하면 복잡한 현실에서 발견하기 어려운 통찰을 찾아낼 수 있습니다. 데이터를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 통계의 기초를 설명합니다. -
지도학습
지도학습은 컴퓨터에 정답을 알려주고 학습시켜서 모델을 만드는 방식입니다. 지도학습 중에서 가장 중요하고 인기 있는 회귀와 분류를 살펴봅니다. -
비지도학습
비지도학습은 컴퓨터에 정답을 알려주지 않고 새로운 의미나 관계를 스스로 밝혀내게 하는 방식입니다. 비지도학습 중에서 가장 중요하고 인기 있는 군집화와 연관규칙 학습을 살펴봅니다. -
마무리
강화학습을 알아보고, 자신에게 필요한 머신러닝 기능을 선택하는 방법을 알아봅니다.
어느새 우리 생활 속에 성큼 들어선 AI에 관심을 갖고 기본적인 소양을 갖춘다면, 일상생활이 더욱 윤택해질 뿐 아니라 업무에도 큰 도움이 될 것입니다.
그동안 AI를 배우고 싶어도 방대한 분량과 복잡하고 어려운 설명으로 엄두가 나지 않으셨던 분이라면 《생활코딩! 머신러닝 이론편》의 친절한 설명을 통해 AI를 쉽고 재미있게 배우실 수 있으리라 확신합니다!
이번 여름에는 《생활코딩! 머신러닝 이론편》으로 AI를 체험하는 즐겁고 유익한 시간을 보내시는 건 어떨까요?
