우리는 색상을 보고 구별할 수 있지만, 컴퓨터도 이런 일을 할 수 있다는 것을 알고 있나요? 이 수업에서는 주미에게 다양한 색을 가르치기 위해 특별한 알고리즘을 사용하는 방법을 배우게 될 것입니다. 이것은 머신 러닝 학습의 매우 기본적인 예로서, 3단계로 요약할 수 있습니다.
주미의 카메라를 이용하여 좋아하는 색상의 사진을 많이 찍은 뒤 색 정보를 이용해 각 색상에 라벨을 붙이는 코드를 실행합니다. 마지막 단계에서, 우리는 모델을 테스트하고 주미가 각각의 색깔에 다르게 반응할 수 있도록 코드를 만들 것입니다. 일단 주미에게 색에 대해 가르쳐 봅시다. 가지고 있는 색상 카드를 사용해 봅시다.
주미가 색깔을 인식하는 훈련을 시작하기 전에, 주미가 색깔을 어떻게 보는지를 배울 필요가 있습니다. 그것은 색을 보는 것과는 매우 다릅니다!
이미지는 픽셀(사진 요소의 줄임말)이라고 불리는 작은 점들의 배열로 이루어져 있습니다. 픽셀은 하나의 색이나 색의 조합이 될 수 있으며, 각각의 색상은 그 안에 얼마나 많은 빨강, 초록, 파랑의 색상이 있는지를 알려주는 세 개의 숫자로 표현됩니다. 이를 RGB 값이라고 하는데, 이는 빨간색, 녹색, 파란색을 의미합니다. 예를 들어, 청록색의 아름다운 그늘은 붉은색이 많지 않고, 녹색과 파란색이 많기 때문에 (27, 209, 197)과 비슷하게 보일 수 있습니다. RGB의 각 값은 0에서 255 사이일 수 있기 때문에 각 색상마다 256개의 값을 선택할 수 있습니다. 그 결과 256^3, 즉 16,777,216개의 다른 색상 조합이 나오게 됩니다!
각각의 픽셀은 숫자로 표현될 수 있기 때문에 그림은 숫자로된 격자 형태가 됩니다. 인간과 컴퓨터가 조금씩 다르게 이미지를 보기 시작하는 곳입니다. 인간은 우리가 다른 물체로 인식하는 색과 모양을 보지만, 컴퓨터는 행렬이라고도 불리는 이러한 격자만을 봅니다. 각 숫자는 각 픽셀의 RGB 값을 나타냅니다.
