지도학습 — 로봇이 나를 따라 배운다¶
카메라 사진에 올바른 조향 라벨을 붙이면, CNN이 내가 한 대로 배웁니다.
수집·라벨링¶
- PhysiCar 패널 → Racing → 필 Machine Learning → Train 페이지 → Learning Algorithm Supervised.
- 라벨링 UI가 그 자리에 내장돼 있습니다: 프레임마다 올바른 행동 버튼(왼쪽/직진/ 오른쪽 ...)을 누르면 라벨링 데이터셋에 쌓입니다.
- 수백 장을 라벨링하세요 — 커브·직선·양방향을 고루. 대충 붙인 라벨은 대충 모는 법을 가르칩니다: 모델은 라벨만큼만 좋아집니다.
훈련¶
- Deep Learning Base Model을 고릅니다 (이전 모델에서 이어서도 가능).
- Run — 진행률·손실 차트·단계가 모니터링 모달에 표시됩니다. 훈련은 매번 모델 저장소에 추가되고, 덮어쓰지 않습니다.
주행¶
- Inference 페이지에서 모델 선택(기본: 최신) → Run.
- 라이브 뷰를 보세요. 커브에서 흔들리면 커브 프레임을 더 라벨링하고 다시 훈련하세요 — 이 루프(수집 → 훈련 → 주행 → 개선)가 ML 엔지니어의 일상입니다.
주행 중 모델 교체도 됩니다 — 달리는 중에 다른 모델을 고르면 프레임 사이에 차가 갈아탑니다.
CNN이 "보는" 법 → 학습하기: 딥러닝 · 라벨이 중요한 이유 → 학습하기: 지도학습
