모델 학습이란?

AI 블록을 사용해 봤다면, 이제 직접 인공지능 모델을 한 번 만들어볼까요?

인공지능을 학습시키는 방식은 크게 세 가지로 분류해요.

• 지도학습 : 정답의 예시를 알려주고, 예시에서 찾은 특징으로 새로운 데이터를 분류하거나 예측하는 방식입니다. 엔트리의 모델 학습 중 분류, 예측 모델이 지도학습에 해당해요.
• 비지도학습 : 정답을 정하지 않아도, 데이터를 주면 비슷한 특징을 찾고, 다시 그 특징을 기준으로 새로운 데이터가 어떤 데이터인지를 알아내는 방식입니다. 예를 들어, ‘사과’가 무엇인지 알려주지 않아도 사과의 특징을 학습할 수 있어요. 엔트리의 모델 학습 중 군집 모델이 비지도학습에 해당해요.
• 강화학습 : 정답을 정하지 않고, 특정한 환경과 최소한의 조건에서 학습한 결과가 좋으면 보상을, 나쁘면 벌을 주며 점점 좋은 결과를 이끌도록 강화하는 방식입니다. 그 유명한 바둑 인공지능 ‘알파고’가 강화 학습으로 탄생했어요.

엔트리에서는 이미지/음성/텍스트를 각각의 클래스로 분류할 수 있는 모델, 숫자를 분류/예측하거나 군집으로 만드는 모델 등을 학습할 수 있어요. 엔트리에서 학습한 모델은 블록으로 조립해 작품에서도 활용할 수 있어요.

모델을 학습하고 나면 사용자가 학습하지 않은 새로운 데이터를 입력해도, 모델이 스스로 새로운 데이터를 학습한 모델에 넣어 나오는 결과값을 알려준답니다.

• 모델 학습하기는 크롬 사용을 권장합니다. 다른 브라우저에는 동작하지 않거나, 모델 학습 속도가 (상상 이상으로) 느릴 수 있습니다.
• 모델은 최대 10개까지 학습시킬 수 있습니다. 학습한 모델이 10개를 초과하면 1개 이상의 모델을 비활성화해야 새로운 모델을 학습시킬 수 있습니다.
• 비활성화된 모델은 기존 작품에서 더 이상 동작하지 않고, 다시 활성화하기 전에는 사용할 수 없습니다. 모델을 비활성화 할 때는 이미 공유한 작품에 해당 모델이 추가되지 않았는지 꼭 확인해 주세요.
• 학습한 모델을 추가한 작품에서 코드 보기를 누르거나 작품을 사본으로 저장해도 모델은 확인할 수 없습니다. 학습한 모델은 모델을 만든 사용자만 확인할 수 있습니다.
• 이미 학습이 완료된 학습 데이터는 서버 환경에 따라 비정기적으로 삭제될 수 있습니다. 학습 데이터가 삭제되더라도 학습한 모델 자체는 유지됩니다.
• 모델 학습에 사용하는 학습 데이터는 서버에 저장됩니다. 저작권에 문제가 없고 개인정보가 아닌 데이터만 입력해 주세요. 이를 지키지 않아 발생하는 문제는 모두 사용자의 책임입니다.