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쓰기 편한 ML 툴 쏟아진다··· 구글, '오토ML 비전' 공개

2018.01.19 George Nott  |  Computerworld
구글이 쓰기 편한 머신러닝 툴 '오토ML(AutoML)'을 공개했다. 이를 이용하면 개발자가 고급 머신러닝 기능을 이용해 자체적으로 만든 모델을 학습시킬 수 있다. 구글이 미리 학습시킨 머신러닝 모델과 'NAS(Neural Architecture Search )' 기술을 활용해 만들었다.



이 툴은 '인공지능(AI) 대중화'를 위한 노력의 일환이다. 구글의 클라우드 AI 담당 수석 사이언티스트 파이파이 리와 클라우드 AI R&D 수장 리아 리는 블로그를 통해 "AI에 대한 진입장벽을 낮추고 더 많은 개발자와 연구자, 기업이 AI를 활용할 수 있도록 이 툴을 개발했다"고 설명했다.

오토ML의 첫 번째 툴 '오토ML 비전(AutoML Vision)'은 현재 다운로드해 사용할 수 있다. 구글의 독자적인 이미지 인식 기술을 활용해 개발자가 자신만의 비전 모델을 만들 수 있도록 지원한다.

이를 활용해 모델을 학습시키려면 개발자가 별도로 이름을 붙인 사용자 인터페이스로 이미지를 드래그앤드랍해 넣으면 된다. 사용자는 이후에 학습 결과를 점검하고 더 정교하게 수정할 수도 있다. 또한 구글은 '인하우스 휴먼 라벨러 팀(team of in-house human labelers)'을 제공한다. 개별적인 맞춤 교육 결과를 평가하고 이미지를 분류하는 작업을 돕는다.

이미 일부 기업은 이 서비스를 사용하고 있다. 패션 유통업체 '어반 아웃핏터(Urban Outfitters)'는 패턴과 넥라인 스타일 등 의류 제품간 미묘한 차이를 인식하는 작업에 오토ML 비전을 사용했다. 디즈니는 자사 캐릭터가 사용된 제품과 카테고리, 색상 등의 설명을 작성하는 비전 모델을 만드는 데 이를 사용하고 있다. 런던의 주로지컬 소사이어티(Zoological Society)는 오토ML비전을 이용해 야생에서 촬영된 동물의 사진을 분석해 주석을 달고 있다.

리는 "현재는 ML과 AI 기술 전문가를 확보한 기업이 극소수이고, 기술을 발전시키는 데도 상당한 투자가 필요하다. 고급 머신러닝 모델을 만들 수 있는 전문가도 거의 없고, 설사 이런 전문가를 확보했다고 해도 기업이 자체적으로 ML 모델을 만들려면 상당한 시간을 들여 복잡한 절차를 거쳐야 한다"라고 말했다.

구글은 지난해에도 API를 통해 서비스하는 클라우드 머신러닝 엔진(Cloud Machine Learning Engine)을 공개했다. 리는 "이번에 새로 내놓은 오토ML은 AI 활용 기업과 아닌 기업 간의 차이를 줄이고 더 많은 기업이 AI를 쉽게 사용할 수 있게 할 것이다"라고 말했다.

한편 구글의 경쟁업체도 머신러닝 대중화에 적극 나서고 있다. 마이크로소프트가 대표적이다. 애저 머신러닝 스튜디오(Azure Machine Learning Studio)를 통해 브라우저에서 드래그앤드랍 작업으로 머신러닝 작업을 할 수 있는 환경을 제공한다. 코딩이 전혀 필요 없는 것이 특징이다. 마이크로소프트는 지난해 9월 기존 AI 툴을 더 다양하게 확대했다(단, 이들 제품은 아직 프리뷰 상태다).

아마존웹서비스도 지난해 11월 열린 리인벤트(Re:Invent) 컨퍼런스에서 관리형 엔드투엔드 머신러닝 서비스 '세이지메이커(Sagemaker)'와 딥러닝 모델을 실행하는 비디오 카메라 '딥렌즈(DeepLens)'를 발표했다.

당시 행사에서 AWS CEO 앤디 제시는 "개발자들은 너무 어렵거나 이해할 수 없는 머신러닝 기술을 원치 않는다. 블랙박스 같은 머신러닝도 마찬가지다. 그들은 머신러닝 기술이 더 사용하기 쉬워지길 바라고 있다. 현재 업계에는 머신러닝 전문가가 많지 않고 그나마 대부분은 대기업에서 일하고 있다. 따라서 더 많은 기업이 머신러닝 기술을 사용하려면, 개발자와 과학자가 매일 이 기술을 손쉽게 사용할 수 있는 방법을 찾아야 한다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
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