강아지상 80%는 무슨 뜻일까요?

멍냥의 퍼센트는 두 분류의 모델 출력값을 합계 100%로 표시한 값입니다. 외모를 평가하는 점수도, 그 결과가 맞을 확률을 검증한 수치도 아닙니다.

숫자가 만들어지는 과정

사진을 선택한 뒤 분석 버튼을 누르면 브라우저가 Teachable Machine 이미지 모델을 불러옵니다. 모델은 선택한 사진에 대해 ‘강아지’와 ‘고양이’라는 분류의 출력값을 반환합니다. 멍냥은 강아지 출력값을 두 출력값의 합으로 나눈 뒤 100을 곱하고 반올림합니다. 고양이 점수는 100에서 강아지 점수를 뺀 값입니다.

예를 들어 출력값이 각각 0.8과 0.2라면 화면에는 강아지상 80%, 고양이상 20%가 표시됩니다. 모델이 주어진 두 선택지 가운데 앞쪽으로 더 기울었다는 뜻입니다. 강아지상이라는 객관적 기준과 비교해 80% 정확하다는 의미는 아닙니다.

비슷한 점수는 어떻게 표시하나요?

두 점수의 차이가 10%포인트 미만이면 멍냥은 ‘멍냥의 매력을 모두 가진 당신’이라는 문구를 표시합니다. 예를 들어 53%와 47%라면 차이는 6%포인트입니다. 차이가 10%포인트 이상이면 더 높은 점수의 분류 이름을 보여줍니다. 이는 결과를 읽기 쉽게 만든 화면 표시 규칙입니다.

사진을 바꾸면 결과도 바뀔 수 있습니다

모델은 사람의 성격이나 실제 얼굴의 구조를 별도로 측정하지 않습니다. 조명, 배경, 표정, 촬영 각도, 보정 정도가 모두 입력에 영향을 줄 수 있습니다. 다른 사진에서 점수가 바뀌었다면 이미지 조건의 변화로 해석하세요. 높은 숫자가 표시되어도 그 사진이 학습 데이터와 얼마나 잘 맞는지에 대한 독립적인 검증은 제공되지 않습니다.

이 모델에서 알 수 없는 것

이 사이트는 모델의 학습 사진 구성, 인구집단별 성능, 별도의 검증 정확도를 공개적으로 확인한 자료를 제공하지 않습니다. 따라서 특정 연령이나 집단에서 잘 작동한다고 주장할 수 없습니다. 모델에는 얼굴 감지 기능도 연결되어 있지 않아 사람 사진이 아닌 입력에도 결과가 표시될 수 있습니다.

결과를 즐기는 기준

‘다정한’이나 ‘매력적인’ 같은 문구는 재미를 위한 표현입니다. 성격, 건강, 능력, 사회적 가치에 관한 판단으로 사용하지 마세요. 비슷한 조건에서 여러 사진을 살펴보면 이미지 분류의 변화를 경험할 수 있지만, 반복 분석으로 개인의 확정된 동물상을 찾을 수 있다는 보장은 없습니다.