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"자동 이미지 태그로 밀렵 방지"··· 동물보호단체의 '오토ML' 활용법

야생동물보호단체인 ZSL(Zoological Society of London)이 야생에서 카메라로 촬영한 수 백만 장의 이미지를 자동으로 분석하기 위해 구글의 클라우드 오토ML(Cloud AutoML) 플랫폼을 선택했다. 다양한 야생동물의 움직임과 잠재적 밀렵꾼을 파악하는 작업이 더 수월해질 것으로 기대된다. 그러나 문제가 있었다. 동작 감지 카메라는 열감지기를 이용해 야생동물 또는 인간이 지나갈 때를 식별해 광범위한 데이터를 생성하는데, 이 데이터에 신속하게 태그(Tag)하는 것이 어려웠다. 이 작업에 일반적으로 최대 9개월이 소요되는데, 이미 야생동물의 움직임도, ZSL의 전략도 바뀐 이후였다. ZSL의 환경 보호 기술 책임자 소피 맥스웰은 "야생동물을 보호하거나 밀렵을 막으려면 이보다 신속하게 정보를 확보해야 했다"라고 말했다. 그래서 대안으로 도입한 것이 구글의 클라우드 오토ML이다. 인공 지능과 머신 러닝(Machine Learning) 알고리즘을 이용해 9개월치 작업을 순식간에 처리한다. 이 플랫폼은 ZSL처럼 머신 러닝 전문성이 많지 않은 조직이 고급 머신 러닝 기법과 툴을 이용해 자체적으로 고급 사용자 정의 모델을 구축하는 데 도움이 된다. 왜 오토ML인가? 구글의 툴을 사용하기 전에는 ZSL의 환경 보호 활동가가 수 십만 개의 이미지를 수동으로 태그해야 했다. 많은 노력과 시간이 소요됐다. 그러나 이제는 클라우드 오토ML이 이 모든 것을 자동으로 처리한다. ZSL의 맞춤 모델을 사용하고 이 단체가 보유한 광범위한 데이터 세트로 훈련할 수 있어 다른 비슷한 제품보다 더 뛰어난 성능을 보여준다. 맥스웰은 시범 운영 결과를 상세하게 공개하지는 않았지만 초기 이미지 분석을 통해 잠재력을 확인했다. 그는 "클라우드 오토ML은 특히 종의 부분 집합을 인식하는 까다로운 작업에서 뛰어난 성과를 보였다. 다른 이미지 인식 솔루션들보다 훨씬 좋앗다. 사용자 정의 종 세트와 사용자 정의 위치를 기반으로 사용...

머신러닝 오토ML ZSL

2018.02.01

야생동물보호단체인 ZSL(Zoological Society of London)이 야생에서 카메라로 촬영한 수 백만 장의 이미지를 자동으로 분석하기 위해 구글의 클라우드 오토ML(Cloud AutoML) 플랫폼을 선택했다. 다양한 야생동물의 움직임과 잠재적 밀렵꾼을 파악하는 작업이 더 수월해질 것으로 기대된다. 그러나 문제가 있었다. 동작 감지 카메라는 열감지기를 이용해 야생동물 또는 인간이 지나갈 때를 식별해 광범위한 데이터를 생성하는데, 이 데이터에 신속하게 태그(Tag)하는 것이 어려웠다. 이 작업에 일반적으로 최대 9개월이 소요되는데, 이미 야생동물의 움직임도, ZSL의 전략도 바뀐 이후였다. ZSL의 환경 보호 기술 책임자 소피 맥스웰은 "야생동물을 보호하거나 밀렵을 막으려면 이보다 신속하게 정보를 확보해야 했다"라고 말했다. 그래서 대안으로 도입한 것이 구글의 클라우드 오토ML이다. 인공 지능과 머신 러닝(Machine Learning) 알고리즘을 이용해 9개월치 작업을 순식간에 처리한다. 이 플랫폼은 ZSL처럼 머신 러닝 전문성이 많지 않은 조직이 고급 머신 러닝 기법과 툴을 이용해 자체적으로 고급 사용자 정의 모델을 구축하는 데 도움이 된다. 왜 오토ML인가? 구글의 툴을 사용하기 전에는 ZSL의 환경 보호 활동가가 수 십만 개의 이미지를 수동으로 태그해야 했다. 많은 노력과 시간이 소요됐다. 그러나 이제는 클라우드 오토ML이 이 모든 것을 자동으로 처리한다. ZSL의 맞춤 모델을 사용하고 이 단체가 보유한 광범위한 데이터 세트로 훈련할 수 있어 다른 비슷한 제품보다 더 뛰어난 성능을 보여준다. 맥스웰은 시범 운영 결과를 상세하게 공개하지는 않았지만 초기 이미지 분석을 통해 잠재력을 확인했다. 그는 "클라우드 오토ML은 특히 종의 부분 집합을 인식하는 까다로운 작업에서 뛰어난 성과를 보였다. 다른 이미지 인식 솔루션들보다 훨씬 좋앗다. 사용자 정의 종 세트와 사용자 정의 위치를 기반으로 사용...

2018.02.01

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