2018.03.19

'번역기부터 텐서플로까지' 구글 브레인이 내놓은 최고는?

Thomas Macaulay | Techworld
구글의 딥러닝 연구팀인 구글 브레인은 ‘기계를 지능적으로 만들어 인간의 삶을 개선’하는 사명을 실천하고자 한다.

이 부서는 2011년 파트 타임 연구 프로젝트로 시작하여 구글에서 가장 큰 혁신을 이뤘다.

구글 브레인에서 수행한 연구 결과물 중 현재 상용화된 제품과 서비스를 살펴본다.

1. 구글 번역
2016년 구글 브레인은 구글 번역을 구글 신경망 머신러닝 번역(Google Neural Machine Translation : GNMT)이라는 새로운 시스템으로 전환했다. 이 프레임워크는 수백만 가지 예제를 통해 탁월한 기계 번역을 제공한다.

구글 브레인에 따르면, 이 새로운 시스템은 몇몇 주요 언어에서 번역 오류를 55~85% 이상 줄였다.

또한 연구원들은 다양한 언어를 번역하는 데 도움이 되는 다국어 GNMT 시스템을 개발했다.

2. 안드로이드 OS
구글 브레인은 코드명 젤리빈(Jelly Bean)인 안드로이드 버전 4.1과 팀의 음성 인식 작업을 통합해 2012년에 초기 혁신을 이뤘다.

사용자가 새 운영체제에 이야기하면 신경망은 이 음성 정보를 처리한다. 알고리즘은 사용자가 말한 내용을 다른 부분의 말을 선택하고 패턴을 분석해 의미를 추측한다.

와이어드(Wired)의 보도
에 따르면, 구글 연구 과학자인 빈센트 반추케는 이 시스템으로 소프트웨어의 오류율을 약 25% 정도 줄였다.

3. 유튜브 동영상 추천
구글 브레인에서 개발된 신경망은 유튜브에서 비디오 추천을 개선하는 데 사용됐다.

방대한 수의 노드가 수백만 사용자의 유튜브 활동을 관찰해 사용자의 취향을 이해하고 향후 사용자가 보고 싶어 할만한 동영상을 예측한다.

2015년 유튜브 엔지니어링 디렉터인 크리스토스 구드로는 패스트컴퍼니(Fast Company)에 "20년 전에 작업한 신경망보다 10배 큰 신경망을 사용하고 있다"고 설명했다.

구드로는 "수천 개의 노드가 있고 수조 번에 걸쳐 수천 개의 노드를 훈련했기 때문에 사용자가 어떤 유의 콘텐츠에 관심 있는지를 더 잘 이해할 수 있는 시스템을 갖출 수 있게 됐다"고 밝혔다.

4. 구글 지도
구글 브레인의 신경망은 구글 스트리트 뷰 자동차가 찍은 사진을 분석하고 캡처한 모든 주소를 기록하도록 훈련받았다. 이 정보는 구글 지도에서 정확한 주소를 만들 수 있다.

와이어드
는 새로운 이미지 인식 시스템 덕분에 스트리트 뷰가 프랑스에서 캡처한 모든 주소를 1시간 이내에 지도 위에 나타낼 수 있다고 보도했다.

5. 텐서플로


구글 브레인 엔지니어도 머신러닝 소프트웨어 라이브러리인 텐서플로도 개발했다.

이 제품은 원래 머신러닝 및 심층 신경망 연구용으로 개발됐지만, 구글은 2015년에 이 소프트웨어를 공개했다.

에어비앤비, 코카콜라, 트위터, 우버는 음성 인식에서 수요 예측에 이르기까지 텐서플로를 사용하는 대표적인 기업이다.

2017년 구글은 모바일 및 임베디드 기기를 위한 빠르고 가벼운 솔루션인 텐서플로 라이트의 개발자 미리보기를 발표했다. ciokr@idg.co.kr



2018.03.19

'번역기부터 텐서플로까지' 구글 브레인이 내놓은 최고는?

Thomas Macaulay | Techworld
구글의 딥러닝 연구팀인 구글 브레인은 ‘기계를 지능적으로 만들어 인간의 삶을 개선’하는 사명을 실천하고자 한다.

이 부서는 2011년 파트 타임 연구 프로젝트로 시작하여 구글에서 가장 큰 혁신을 이뤘다.

구글 브레인에서 수행한 연구 결과물 중 현재 상용화된 제품과 서비스를 살펴본다.

1. 구글 번역
2016년 구글 브레인은 구글 번역을 구글 신경망 머신러닝 번역(Google Neural Machine Translation : GNMT)이라는 새로운 시스템으로 전환했다. 이 프레임워크는 수백만 가지 예제를 통해 탁월한 기계 번역을 제공한다.

구글 브레인에 따르면, 이 새로운 시스템은 몇몇 주요 언어에서 번역 오류를 55~85% 이상 줄였다.

또한 연구원들은 다양한 언어를 번역하는 데 도움이 되는 다국어 GNMT 시스템을 개발했다.

2. 안드로이드 OS
구글 브레인은 코드명 젤리빈(Jelly Bean)인 안드로이드 버전 4.1과 팀의 음성 인식 작업을 통합해 2012년에 초기 혁신을 이뤘다.

사용자가 새 운영체제에 이야기하면 신경망은 이 음성 정보를 처리한다. 알고리즘은 사용자가 말한 내용을 다른 부분의 말을 선택하고 패턴을 분석해 의미를 추측한다.

와이어드(Wired)의 보도
에 따르면, 구글 연구 과학자인 빈센트 반추케는 이 시스템으로 소프트웨어의 오류율을 약 25% 정도 줄였다.

3. 유튜브 동영상 추천
구글 브레인에서 개발된 신경망은 유튜브에서 비디오 추천을 개선하는 데 사용됐다.

방대한 수의 노드가 수백만 사용자의 유튜브 활동을 관찰해 사용자의 취향을 이해하고 향후 사용자가 보고 싶어 할만한 동영상을 예측한다.

2015년 유튜브 엔지니어링 디렉터인 크리스토스 구드로는 패스트컴퍼니(Fast Company)에 "20년 전에 작업한 신경망보다 10배 큰 신경망을 사용하고 있다"고 설명했다.

구드로는 "수천 개의 노드가 있고 수조 번에 걸쳐 수천 개의 노드를 훈련했기 때문에 사용자가 어떤 유의 콘텐츠에 관심 있는지를 더 잘 이해할 수 있는 시스템을 갖출 수 있게 됐다"고 밝혔다.

4. 구글 지도
구글 브레인의 신경망은 구글 스트리트 뷰 자동차가 찍은 사진을 분석하고 캡처한 모든 주소를 기록하도록 훈련받았다. 이 정보는 구글 지도에서 정확한 주소를 만들 수 있다.

와이어드
는 새로운 이미지 인식 시스템 덕분에 스트리트 뷰가 프랑스에서 캡처한 모든 주소를 1시간 이내에 지도 위에 나타낼 수 있다고 보도했다.

5. 텐서플로


구글 브레인 엔지니어도 머신러닝 소프트웨어 라이브러리인 텐서플로도 개발했다.

이 제품은 원래 머신러닝 및 심층 신경망 연구용으로 개발됐지만, 구글은 2015년에 이 소프트웨어를 공개했다.

에어비앤비, 코카콜라, 트위터, 우버는 음성 인식에서 수요 예측에 이르기까지 텐서플로를 사용하는 대표적인 기업이다.

2017년 구글은 모바일 및 임베디드 기기를 위한 빠르고 가벼운 솔루션인 텐서플로 라이트의 개발자 미리보기를 발표했다. ciokr@idg.co.kr

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