티처블 머신(Teachable Machine)은 구글 크리에이티브 랩(Google Creative Lab)이 공개한 웹 기반 [[기계 학습]] 도구다. 코드를 작성하지 않고 이미지, 소리, 자세의 예시를 모아 분류 모델을 학습하고 시험할 수 있다. 만든 모델을 웹사이트나 앱에서 활용하도록 내보내는 기능도 제공한다. [[생성형 인공지능]]에 그림을 요청하는 작업과 달리, 이 도구에서는 무엇을 어떤 범주로 구분할지 정하는 과정이 중심이 된다.

- [공식 웹사이트](https://teachablemachine.withgoogle.com/)

수업에서는 사람의 얼굴 대신 서로 다른 종이 모양 두 가지로 시작하는 실험을 제안한다.

- 같은 배경에서 예시를 모은 뒤 배경만 바꿔보자. 무엇을 구분했다고 생각했을까?
- 결과를 모든 환경으로 넓혀 말하지 말자. [[배경을 바꾼 분류 실험]]의 조건을 [[모델 카드]]에 적자.

[[분류의 이름을 짓기]]는 범주에 붙인 말이 관찰과 판단을 어떻게 바꾸는지 살펴볼 다음 주제다.

## 참고

- [구글 크리에이티브 랩의 프로젝트 소개](https://experiments.withgoogle.com/teachable-machine)

## 기타 등등

- 2019년에 공개된 2.0 소개는 학습이 웹 브라우저 안에서 이뤄진다고 설명한다. 프로젝트를 구글 드라이브에 저장하기로 선택하지 않으면 예시 자료도 기기 안에 남는다. [출처](https://blog.google/innovation-and-ai/products/teachable-machine/)
- 첫 버전의 중심은 웹캠 이미지 분류였고, 2.0에서는 소리와 자세로 범위가 넓어졌다. 같은 학습 도구가 눈으로 보는 예시 밖으로 확장된 셈이다. [출처](https://blog.google/innovation-and-ai/products/teachable-machine/)

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