코딩 없이 나만의 AI 만들기: 구글 티처블 머신 사용법 완벽 가이드

인공지능(AI) 참 어렵게만 느껴지셨나요? 혹시 "코딩은 못하지만 나만의 AI를 만들어보고 싶다!"고 생각한 적 있으신가요? 오늘 소개할 도구는 코딩 지식 없이도 초보자도 쉽게 AI 모델을 만들 수 있는 무료 서비스!! 바로 구글 티처블 머신(Teachable Machine)입니다.

티처블 머신은 이미 국내외 교육 현장과 다양한 프로젝트에서 널리 활용되고 있는 AI 입문 도구예요. 이 포스팅에서는 티처블 머신 사용법을 단계별로 아주 쉽게 알려드릴 테니 비전공자분들도 어렵지 않게 따라오실 수 있을거에요.

구글 티처블 머신이란?

티처블 머신(Teachable Machine)은 구글에서 개발한 웹 기반 머신러닝 플랫폼으로 사용자가 직접 AI 모델을 훈련시켜 결과를 테스트하고 활용할 수 있게 해주는 도구입니다. 무엇보다 코딩이 전혀 필요 없다는 점이 가장 큰 장점이에요.

티처블 머신의 주요 특징

• 코딩 불필요 : 클릭 몇 번이면 AI 모델이 완성!
• 직관적 인터페이스 : 누구나 쉽게 사용할 수 있는 UI
• 다양한 AI 모델 지원 : 이미지 인식, 음성 인식, 동작 인식 등
• 웹 기반 도구 : 별도 설치 없이 브라우저만 있으면 OK!
• 무료 서비스 : 구글 계정만 있으면 바로 사용 가능!

AI를 처음 접하는 분들이나 교육용, 시제품 개발에 매우 적합한 도구랍니다.

 

티처블 머신으로 AI 모델 만들기 : 단계별 가이드 

티처블 머신을 활용해 나만의 AI 모델을 만드는 과정을 1단계부터 5단계까지 차근차근 알려드릴게요. 비전공자도 쉽게 따라 할 수 있도록 설명하니 그대로 진행해 보세요! 

1단계 : 프로젝트 시작하기

1. 티처블 머신 접속
   웹 브라우저에서 https://teachablemachine.withgoogle.com에 접속합니다.
2. Get Started 클릭
   메인 화면에서 Get Started를 눌러 새 프로젝트를 시작합니다.
3. 프로젝트 유형 선택
   Image Project : 이미지 인식 AI 만들기
   Audio Project : 소리/음성 인식 AI
   Pose Project : 사람의 자세 인식 AI
   여기서는 Image Project를 선택하세요.

2단계 : 클래스 설정하기 (AI가 배울 범주 설정)

클래스는 AI가 구분할 대상입니다. 최소 두 개 이상의 클래스를 만들어야 AI가 비교하고 구분할 수 있어요.

1. 기본으로 생성된 Class 1, Class 2의 이름을 변경해 줍니다.
   예: Class 1 → ‘사과’, Class 2 → ‘바나나’
2. 추가적으로 '기타', '배경', '잡음' 같은 클래스를 생성하면 AI가 혼동을 줄이고 정확도가 올라갑니다.

※ 클래스마다 서로 다른 대상을 명확하게 설정하는 것이 중요합니다. 클래스 간 구분이 모호하면 AI가 잘못 학습할 수 있어요.

3단계 : 데이터 수집 및 입력 (AI에게 학습 자료 제공)

이 단계는 AI에게 실제 데이터를 보여주며 "이건 사과야", "이건 바나나야"라고 알려주는 학습 준비 과정입니다.

방법 1: Webcam

• 웹캠을 통해 실시간 촬영
• Hold to Record를 눌러 다양한 각도에서 이미지를 캡처
• 배경, 조명, 거리 등을 바꿔가며 50장 이상 수집하는 것이 좋습니다

방법 2: Upload

• 미리 준비한 이미지 파일을 업로드
• 같은 방법으로 클래스별로 충분한 이미지를 넣어줍니다

※ 데이터 수집 꿀팁

각 클래스마다 이미지 수를 균형 있게 맞춰 주세요 (예: 사과 80장, 바나나 30장이면 바나나 인식률이 낮아질 수 있음)
이미지의 다양성이 중요합니다. 다른 배경, 각도, 크기, 조명 조건을 포함해야 AI가 실제 환경에서도 잘 작동해요

4단계: 모델 학습시키기 (AI 트레이닝)

이제 본격적으로 AI가 데이터를 학습할 차례입니다. 이 과정에서 AI는 입력한 데이터를 통해 패턴을 인식하고, 추론 능력을 키우게 됩니다.

1. Train Model 클릭
   화면 중앙의 Train Model 버튼을 누르면 자동으로 학습이 시작됩니다.
2. AI 학습 중
   'Preparing training data...', 'Training model...' 메시지가 뜨며 AI가 학습을 수행합니다.
   이미지 수가 많을수록, 컴퓨터 성능이 낮을수록 시간이 더 걸릴 수 있어요 (대략 1~5분)
3. 학습 완료 확인
   학습이 완료되면 오른쪽에 미리보기 영역(Preview)이 활성화되고, 테스트가 가능해집니다.

※ 학습 중에는 페이지를 새로 고치거나 닫지 말고 기다려 주세요. 중단되면 처음부터 다시 해야 해요.

5단계: 모델 테스트 및 내보내기

이제 AI가 학습한 내용을 바탕으로 실제로 얼마나 잘 인식하는지 확인해보는 단계입니다.

1. 테스트 방법

• Preview 창에서 Webcam을 선택하고 사과 또는 바나나를 웹캠에 비춰 보세요.
• AI가 실시간으로 어떤 클래스로 인식하는지 확률(%)과 함께 결과를 보여줍니다.
  예: 사과 98%, 바나나 2%
• File 탭을 선택하면 컴퓨터에서 직접 이미지를 업로드해 테스트할 수도 있어요.

2. 결과 분석 및 개선

• AI가 정확하게 분류하지 못한 경우, 해당 클래스에 이미지를 더 추가하거나 잘못된 이미지가 섞여 있는지 확인하세요.
• Back to project를 눌러 다시 데이터를 수정하고 Train Model을 반복할 수 있습니다.

3. AI 모델 내보내기

• Export Model 버튼 클릭 → 모델을 저장하고 외부에서 활용 가능
• Upload to the Cloud : 구글 서버에 저장하고 링크 제공 (웹사이트, 블로그에 활용 쉬움)
• Download : 로컬 파일로 저장, 개발 환경에서 연동 가능 (고급 사용자를 위한 옵션)

※ 초보자는 'Upload to the Cloud' 기능을 활용해 링크를 복사하고 웹페이지나 파워포인트에 삽입해보세요.

 

이 5단계를 따라가면, 복잡한 코딩 없이도 여러분만의 AI 이미지 분류기가 완성됩니다! 직접 만든 AI가 실시간으로 사물이나 이미지를 인식하는 모습을 보면 굉장히 신기하고 뿌듯한 기분이 들 거예요!!

 

실생활에서 활용하는 방법은?

구글 티처블 머신으로 만든 AI 모델은 단순한 실험 도구에 그치지 않고, 실생활 속 다양한 분야에 응용할 수 있습니다. 아래 예시들을 참고하여 여러분의 아이디어를 현실로 만들어 보세요!

1. 교육 현장에서 활용

초등학생부터 대학생까지 AI 개념을 시각적으로 학습할 수 있는 교육용 도구로 활용됩니다.

• 과학 수업에서 ‘이미지 분류’의 개념을 체험
• AI 윤리 교육 시 편향된 데이터의 문제점 실험
• 발표 수업에서 자신만의 AI 시연하기

※ 실제로 교사들이 티처블 머신을 활용해 ‘환경 보호 교육용 AI’, ‘음성으로 조작하는 교육 앱’ 등을 제작하고 있어요.

2. 웹사이트와 블로그 콘텐츠에 삽입

‘내 AI 모델을 체험해보세요!’처럼 방문자 참여형 콘텐츠로 활용할 수 있어요.

• 반려동물 사진을 업로드하면 품종을 예측하는 모델
• 사용자의 표정을 인식해 이모티콘을 추천하는 기능
• 음식 사진을 보고 분류해주는 ‘AI 요리 추천 서비스’도 가능

3. 나만의 스마트 장치 만들기

라즈베리파이, Arduino와 연동하여 스마트 제품 개발에도 활용할 수 있습니다.

• AI 스마트 거울 : 사용자의 표정을 인식하고 날씨/격려 멘트 제공
• 쓰레기통 뚜껑 자동 열림 : 쓰레기 종류에 따라 열림 여부 결정
• 소리 인식 도어락 : 박수, 휘파람 등 특정 소리를 인식해 문 여닫기

4. 발표 및 영상 콘텐츠 제작

직접 만든 AI 모델을 녹화해서 발표 자료나 유튜브 영상으로 활용하면 매우 효과적입니다.

• 창업 아이템 소개에 AI 데모 영상 활용
• 교내 대회나 공모전에 AI 기술 적용 예시로 제출
• SNS에서 ‘내가 만든 AI로 얼굴 표정 맞추기 챌린지’ 콘텐츠도 인기

5. 소규모 비즈니스에 응용

간단한 모델이라도 업무 효율을 높이는 데 활용할 수 있어요.

• 사진관: 고객 얼굴 인식 후 자동 분류
• 푸드트럭: 음식 이미지 인식 후 추천 메뉴 자동 노출
• 유튜버: 썸네일 이미지 중 얼굴 표정 기반 썸네일 자동 분류

 

AI 모델 성능을 높이는 꿀팁

• 데이터 다양성 확보 : 밝기, 배경, 각도를 바꿔 다양한 이미지를 학습시키세요
• '배경' 클래스 추가 : 아무것도 없을 때의 상태를 학습시켜 잘못된 예측을 줄일 수 있어요
• 테스트와 피드백 반복 : 인식 오류가 났다면 해당 이미지를 다시 학습시켜 정확도를 개선하세요

나만의 AI! 지금 바로 만들어보세요!

AI 기술은 더 이상 개발자들만의 전유물이 아닙니다. 구글 티처블 머신 덕분에 누구나 손쉽게 AI 모델을 만들고 활용할 수 있는 시대가 되었어요. 더구나 복잡한 프로그래밍 없이도 가능하니 이제는 직접 경험해 볼 차례입니다.

Teachable Machine 바로 가기를 클릭해서 지금 여러분만의 AI 프로젝트를 시작해보세요. 작은 이미지 분류부터 재미있는 소리 인식까지 가능성은 무한합니다.