ML Kit 을 사용하여 간편하게 머신러닝 사용하기

2018 구글 I/O에서 발표한 제품들 중 하나가 바로 ML Kit 인데요, ML Kit은 Firebase에서 강력하면서도 사용하기 쉬운 패키지로 모바일 개발자에게 Google 머신러닝 전문 기술을 제공하는 새로운 SDK라고 소개하고 있습니다. 요즘들어 개발을 해 나가면서 점점 백엔드(BackEnd)가 필요없어지는 것 같다는 것을 새삼 느낍니다.

장점이라면?

ML Kit의 최대 장점이라 함은, 바로 머신러닝을 손쉽게 사용할 수 있다는 겁니다. 경험이 많은 숙련된 개발자라도, 머신러닝을 직접 구현하기에는 많은 시간이 들 것입니다. 그러나 ML Kit은 Firebase에서 프로젝트를 추가하는 것 만으로도 간편하게 머신러닝을 경험해 볼 수 있습니다. 물론 요금제에 따라 지원 기술이 상이하지만 무료 플랜에서도 충분히 경험해 보실 수 있습니다.

어떤 것들이 있는가?

우선 초보자들을 위해 ML Kit은 5가지의 기능을 기본으로 제공하고 있습니다.

• 텍스트 인식
• 얼굴 검출
• 바코드 스캐닝
• 이미지 레이블링
• 랜드마크 인식
  

기본 제공임에도 불구하고 꽤 탄탄한 구성입니다.

구글은 몇 개월 이내에 2개 이상의 API를 더 출시할 계획이라고 합니다. 첫번째는 앱에서 상황별로 메세지 회신을 지원하는 '스마트 회신' API 이며, 두번째는 기존의 얼굴 검출 API를 기반으로 한 고밀도 얼굴 윤곽도 지원한다고 합니다.

위 기능들을 체험해보고 싶으시다면, 여기를 클릭해 신청해 주세요!

한 번 써보자

아직 제가 ML Kit을 다방면으로 사용을 해보고 연습중 이기 때문에, 제가 여러분들께 알려드리기엔 아직 이른 것 같고, 더 정확하게 알려드리고 싶습니다. 넓은 아량으로 이해해 주시리라 믿습니다. 따라서, Google에서 제공하는 예제를 통해 직접 앱을 빌드해 보고 한 번 사용을 해 봤습니다. 생각보다 신기하고 재밌습니다.

      

   

순서대로 텍스트 인식, 바코드 스캐닝, 얼굴 인식, 레이블 인식, 텍스트 인식(소스코드...) 입니다.

카메라를 활용하여 라이브 프리뷰를 띄우고 그 위에 캔버스에서 인식해서 그려가는 구조 입니다. 생각보다 인식률이 높아서 괜찮았고, 사물 인식도 나쁘지 않은 수준으로 인식해 줬습니다.

계획

앞으로 제가 ML Kit을 더 만져보고 연습한 뒤 하나씩 여러분들께도 좀 더 쉽게 전달해 드리도록 하겠습니다.

소감(?)

평소부터 머신러닝에 대해 관심이 많았고 시도는 해보고 싶었으나, 핑계아닌 핑계로 시도도 해보지 못하고 있었는데 마침 구글에서 좋은 물건들을 내 놓아서 직접 사용해 보니 재밌기도 하고 신기하기도 했습니다. 구글의 행보가 궁금해 지네요.

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이번 글은 여기까지 입니다. 재밌네요 머신러닝,, ㅎㅎ 질문은 댓글로 받겠습니다!

감사합니다!