지도학습 — 로봇이 나를 따라 배운다

카메라 사진에 올바른 조향 라벨을 붙이면, CNN이 내가 한 대로 배웁니다.

수집·라벨링

1. PhysiCar 패널 → Tutorials → Racing → 필 Machine Learning → Train 페이지.
2. 라벨링 UI가 그 자리에 내장돼 있습니다: 프레임마다 올바른 행동 버튼(왼쪽/직진/ 오른쪽)을 누르면 사진이 tutorials/racing-ml/data/{left,straight,right}/에 쌓입니다.
3. 수백 장을 라벨링하세요 — 커브·직선·양방향을 고루. 대충 붙인 라벨은 대충 모는 법을 가르칩니다: 모델은 라벨만큼만 좋아집니다.

훈련

1. ▶ Train — 터미널에서 tutorials/racing-ml/train.py가 실행되고 훈련 출력도 거기에 나옵니다. 훈련은 매번 새 모델을 처음부터 만들어 tutorials/racing-ml/models/<id>.onnx로 저장하며, 덮어쓰지 않습니다.

주행

1. Inference 페이지에서 모델 선택(기본: 최신) → ▶ Inference — tutorials/racing-ml/inference.py가 실행됩니다.
2. 앱의 MYAPP 탭에서 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