Activity 2.포켓몬 AI 만들기

AI가 타입을 어떻게 구분했을까?

AI는 주로 다음과 같은 시각적 특징을 기준으로 타입을 구분합니다.

불 타입: 주로 빨간색과 주황색 계열의 색상 패턴을 인식합니다.

물 타입: 파란색 계열의 색상을 주요 특징으로 파악합니다.

풀 타입: 초록색 계열의 색상과 형태를 학습합니다.

현재 테스트 결과를 보면 리자몽 이미지가 불 타입 63%, 물 타입 37%로 분류되었습니다.

불 타입으로 가장 높게 예측하긴 했지만, 물 타입 수치도 꽤 높게 나왔습니다. 이는 리자몽의 날개 안쪽 색상이나 배경 요소가 물 타입 샘플의 패턴과 유사하게 인식되었을 것 입니다.

더 정확한 분류를 위해서는 각 타입별로 이미지 샘플 수를 늘리거나, 배경이 없는 깔끔한 이미지를 추가로 학습시키면 정확도를 높일 수 있습니다.

사과, 바나나, 오렌지 등 학습된 과일들은 모두 정답을 맞혔다.

귤, 레몬 등 학습되지 않은 과일들은 오렌지로 잘못 인식하여 정답을 맞히지 못하였다.

오렌지 사진의 학습에 사용한 이미지 중, 노란색과 비슷한 색상의 이미지를 삭제

여전히 레몬을 오렌지로 인식

레몬 이미지 추가

https://teachablemachine.withgoogle.com/models/guasH8dRH/

> 레몬 이미지 추가이후 정답률이 증가 하였다.