2015.11.10

구글, 자사 기계학습 시스템 '텐서플로' 오픈소스화

Sharon Gaudin | Computerworld
머지 않은 미래의 어느 날 외식하고 싶은 지 당신 스스로 인지하기도 전에 애플리케이션이 저녁 식사를 예약할 지도 모른다. 또는 당신이 새로운 도시에 도착하기 전에 당신이 좋아할만한 관광명소를 스마트폰이 먼저 제안하는 세상이 올 것이다.

이미지 출처 : Thinkstock

이러한 영화 같은 일이 가능하다. 그리고 애널리스트들은 강화된 기계학습 시스템을 오픈소스화 한다는 구글의 발표로 이런 일들이 실현될 날이 그리 멀지 않았다고 밝혔다.

구글 CEO 선다 피차이는 블로그 게시물에서 텐서플로(TensorFlow)라는 시스템은 이제까지 구글이 보유했던 그 어떤 것보다도 더 똑똑하고 더 빠르며 더 유연한 기계학습 소프트웨어라고 언급했다.
 
"몇 년 전만 해도 당신은 거리를 걸을 때 시끄러우면 구글 앱스에 음성으로 명령할 수 없었고, 러시아로 된 표지판을 구글 번역기를 이용해 읽을 수도 없었으며, 구글 이미지에서 래브라도 레트리버와 푸들을 교배한 강아지인 래브라두들의 사진을 바로 바로 찾을 수도 없었다”라고 피차이는 전했다. 이어서 그는 "구글 앱들이 똑똑하지는 않았다. 이제 기계학습 덕분에 구글 앱스는 아주 쉽게 이러한 모든 일을 더 많이 가능케 할 수 있게 됐다"고 덧붙였다.

현재 이 새로운 기계학습 시스템은 훨씬 더 지능적인 시스템을 갖추게 됐다.
 
구글에 따르면 텐서플로는 더 쉽게 새로운 연구와 새로운 애플리케이션에 적응하도록 설계됐다.

"텐서플로는 고도로 확장 가능한 기계학습 시스템"이라고 피차이는 밝혔다. 이어서 그는 "스마트폰 한 대에서 운영할 수도 있고 데이터센터 내 수 천 대의 컴퓨터에서도 운영할 수 있다. 우리는 구글 앱의 음성 인식부터 받은편지함의 스마트 답변이나 구글 이미지의 검색에 이르는 모든 것들에 텐서플로를 활용할 수 있다. 1세대 시스템보다 5배나 빠르게 신경망을 구축할 수 있기 대문에 우리는 훨씬 더 신속하게 제품을 개선하는데 이를 사용할 수 있다"고 설명했다.

그리고 구글이 시스템을 오픈소스화하기 때문에 현재 다른 인공 지능 연구원과 엔지니어들도 텐서플로를 사용할 수 있다.

ZK리서치의 애널리스트인 제우스 커라발라는 "오픈소스화가 모든 규모의 기업에 있는 개발자들에게 자신들의 앱을 똑똑하게 만들면서 기계학습에 접근하도록 해준다”고 말했다. "구글이나 어떤 한 사람의 개발자가 할 수 없는 활용사례를 커뮤니티가 함께 생각하게 되기 때문에 오픈소스화는 크게 도움이 될 수 있다"고 그는 덧붙였다.  

테크놀로지 비즈니스 리서치의 애널리스트인 에즈라 가테일은 “더 나은 기계학습은 기업이 언제 어디서 자사 제품이 손상될 수 있는지를 파악하도록 도울 수 있다”고 말했다.

이는 빅데이터 활용과 앱 사용에 대한 모든 것이며 로봇과 네트워크는 배우고 성장할 것이다.

기계학습은 인공지능(AI)의 더 큰 분야 안에 있다.
 
인공지능은 기계가 전통적인 의사 결정과 음성 번역 등 인간의 지성을 필요로 하는 작업을 수행하는 데 도움을 주는 것이다. 그러나 기계학습은 그들에게 공급되기 때문 배우고 정보를 바탕으로 예측할 수 있는 알고리즘의 구축에 초점을 맞추고 있다.

왓슨 시스템을 보유하고 있는 IBM과 같은 많은 기업들과 카네기멜론대학과 스탠포드대학 등 많은 대학들이 기계학습과 AI 연구를 위해 공조하고 있다. ciokr@idg.co.kr



2015.11.10

구글, 자사 기계학습 시스템 '텐서플로' 오픈소스화

Sharon Gaudin | Computerworld
머지 않은 미래의 어느 날 외식하고 싶은 지 당신 스스로 인지하기도 전에 애플리케이션이 저녁 식사를 예약할 지도 모른다. 또는 당신이 새로운 도시에 도착하기 전에 당신이 좋아할만한 관광명소를 스마트폰이 먼저 제안하는 세상이 올 것이다.

이미지 출처 : Thinkstock

이러한 영화 같은 일이 가능하다. 그리고 애널리스트들은 강화된 기계학습 시스템을 오픈소스화 한다는 구글의 발표로 이런 일들이 실현될 날이 그리 멀지 않았다고 밝혔다.

구글 CEO 선다 피차이는 블로그 게시물에서 텐서플로(TensorFlow)라는 시스템은 이제까지 구글이 보유했던 그 어떤 것보다도 더 똑똑하고 더 빠르며 더 유연한 기계학습 소프트웨어라고 언급했다.
 
"몇 년 전만 해도 당신은 거리를 걸을 때 시끄러우면 구글 앱스에 음성으로 명령할 수 없었고, 러시아로 된 표지판을 구글 번역기를 이용해 읽을 수도 없었으며, 구글 이미지에서 래브라도 레트리버와 푸들을 교배한 강아지인 래브라두들의 사진을 바로 바로 찾을 수도 없었다”라고 피차이는 전했다. 이어서 그는 "구글 앱들이 똑똑하지는 않았다. 이제 기계학습 덕분에 구글 앱스는 아주 쉽게 이러한 모든 일을 더 많이 가능케 할 수 있게 됐다"고 덧붙였다.

현재 이 새로운 기계학습 시스템은 훨씬 더 지능적인 시스템을 갖추게 됐다.
 
구글에 따르면 텐서플로는 더 쉽게 새로운 연구와 새로운 애플리케이션에 적응하도록 설계됐다.

"텐서플로는 고도로 확장 가능한 기계학습 시스템"이라고 피차이는 밝혔다. 이어서 그는 "스마트폰 한 대에서 운영할 수도 있고 데이터센터 내 수 천 대의 컴퓨터에서도 운영할 수 있다. 우리는 구글 앱의 음성 인식부터 받은편지함의 스마트 답변이나 구글 이미지의 검색에 이르는 모든 것들에 텐서플로를 활용할 수 있다. 1세대 시스템보다 5배나 빠르게 신경망을 구축할 수 있기 대문에 우리는 훨씬 더 신속하게 제품을 개선하는데 이를 사용할 수 있다"고 설명했다.

그리고 구글이 시스템을 오픈소스화하기 때문에 현재 다른 인공 지능 연구원과 엔지니어들도 텐서플로를 사용할 수 있다.

ZK리서치의 애널리스트인 제우스 커라발라는 "오픈소스화가 모든 규모의 기업에 있는 개발자들에게 자신들의 앱을 똑똑하게 만들면서 기계학습에 접근하도록 해준다”고 말했다. "구글이나 어떤 한 사람의 개발자가 할 수 없는 활용사례를 커뮤니티가 함께 생각하게 되기 때문에 오픈소스화는 크게 도움이 될 수 있다"고 그는 덧붙였다.  

테크놀로지 비즈니스 리서치의 애널리스트인 에즈라 가테일은 “더 나은 기계학습은 기업이 언제 어디서 자사 제품이 손상될 수 있는지를 파악하도록 도울 수 있다”고 말했다.

이는 빅데이터 활용과 앱 사용에 대한 모든 것이며 로봇과 네트워크는 배우고 성장할 것이다.

기계학습은 인공지능(AI)의 더 큰 분야 안에 있다.
 
인공지능은 기계가 전통적인 의사 결정과 음성 번역 등 인간의 지성을 필요로 하는 작업을 수행하는 데 도움을 주는 것이다. 그러나 기계학습은 그들에게 공급되기 때문 배우고 정보를 바탕으로 예측할 수 있는 알고리즘의 구축에 초점을 맞추고 있다.

왓슨 시스템을 보유하고 있는 IBM과 같은 많은 기업들과 카네기멜론대학과 스탠포드대학 등 많은 대학들이 기계학습과 AI 연구를 위해 공조하고 있다. ciokr@idg.co.kr

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