단어학습 머신러닝 api, 파이썬을 이용한 가상서버 만들기 (1편)

안녕하세요, 이트스타입니다. 오늘 해볼 것은 단어학습 머신러닝 api와 파이썬 코딩을 이용한 가상서버 만들기를 해볼겁니다. 쉽게 말하자면, 어떤 단어를 입력했을 때 이미 입력된 데이터를 토대로 구성된 '단어학습' 머신러닝 모델을 외부로 보낼 수 있는 api를 파이썬 코드로 내보내어 Colab과 Visual Studio Code에 입력하고, 최종적으로는 Anaconda powershell prompt를 이용해 가상서버를 열어 웹창에 나타내는 것도 해볼겁니다. (도메인 연결은 아닌, 개인 컴퓨터에서만 접속가능한 웹앱)

 

0. 준비물

 

1. Google 계정을 통해 Colab에 접속 (웹으로 작동하여 설치 불필요, 파이썬을 실행할 수 있는 컴파일러. 원래는 IDLE 등에서 여러 py파일을 만들어 서로 연관시켜야 할 것을 직관적으로 한 페이지에 여러 코드 부분으로 나누어 연결없이 실행만으로 연관 가능.)

2. Visual Studio Code를 설치 (* 모든 코드를 실행할 수 있는 컴파일러. C, C++, C#을 전문적으로 실행하는 Visual Studio와는 구별됨.)

3. Anaconda (우측 상단의 Free Download를 통해 파이썬 아나콘다를 다운 받으세요. register는 스킵.)

4. 머신러닝 모델을 만들 수 있는 Machine Learning For Kids 사이트

 

1. machine learning for kids (machinelearningforkids.co.uk)

 

일단 머신러닝 모델을 만들어주는 사이트인 machine learning for kids부터 살펴보자.

https://machinelearningforkids.co.uk/?lang=ko#!/login

위 주소로 가서 일단 로그인을 하면 된다. 이 사이트는 본래 학교에서 운영되므로 계정 만들기를 하면 선생님 혹은 학생으로 가입하라고 하는데 우린 그게 필요 없으니 [등록 건너뛰기]를 바로 해주자.

 

[프로젝트 추가]

 

제목은 자유롭게 설정하고 타입은 인식 텍스트, 스토리지는 웹브라우저 내에서 작동으로 하고 [만들기]를 해주자.

 

벌써 단어 학습 모델이 만들어졌다! 앞으로 할 것은 그 속을 채우는 것이다.

 

단어 학습 모델을 클릭하면 다음과 같은 메뉴가 나온다.

1) 훈련 :  데이터를 분류에 따라 집어넣는 곳 (이 데이터에 따라 머신러닝이 진행됨)

2) 학습과 평가 : 머신러닝 모델을 만들고, 그 모델을 사이트 내에서 시험해볼 수 있는 공간이다.

3) 만들기 : 만들어진 머신러닝 모델을 다양한 블럭코딩, 코드로 내보낼 수 있는 공간이다.

 

일단 1번 훈련 부분부터 보겠다.

 

[새로운 레이블 추가]

 

이렇게 분류를 여러개 제작할 수도 있다. (임의로 원하시는 주제로, 2개정도로 설정하셔도 무방하다.)

데이터 삽입은 텍스트(한글 가능), txt파일로 할 수 있다.

음.. 근데 일일이 데이터를 찾기는 어려우니 Chat GPT에게 분류마다 30개씩 단어를 받겠다.

 

이제 데이터가 준비가 되었으니 이전 화면으로 돌아가자.

 

학습과 평가로 가보자.

 

이 버튼을 누르면 훈련이 시작된다! (시간이 조금 걸린다.)

 

이제 모델이 완성되었으니 테스트를 진행해볼 수 있다. 

모델의 검증을 또 GPT에게 다른 단어를 받아 해볼 수 있다.

검증 단어 (미중복)
석영 - 무생물 (광물)
유칼립투스 - 식물 (나무)
탄소 - 무생물 (화학물질/원소)
플랑크톤 - 미생물
수달 - 동물

 

오우.. 완전 틀렸다. 식물이지만 미생물로 6% 확신을 가진 상태.

맞긴 했으나 확신이 낮다.

용케 맞췄다.

이것도 용케 맞췄다.

 

뭔가 데이터양의 문제로 확신도는 극단적으로 낮지만 5개 중 4개를 분류해냈다!

생물의 분류에 대해서 하나도 몰랐던 인공지능이 적은 데이터 양으로 이정도로 학습한 것이 놀랍다.

이렇게 하나의 머신러닝 모델을 만들어보고 평가도 해보았는데, 아직 살펴보지 않은 3번 공간에서

파이썬 코드를 뽑아낼 수 있다.

 

메인 화면으로 돌아가서 [만들기]를 누르자.

 

 

우리는 파이썬을 이용할 것이므로, [파이썬]을 눌러주자.

 

이곳에서 이름을 넣을 수 있고, 파이썬 코드와 api 키를 얻을 수 있다.

이후로는 2편으로 계속하겠다.

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https://eatstar.tistory.com/56

단어학습 머신러닝 api, 파이썬을 이용한 가상서버 만들기 (2편-응용)

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