AI를 만드는 AI ‘구글 AutoML’

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구글 AI 대중화 프로젝트의 새로운 정체가 드러났다. 그동안 구글은 클라우드 머신러닝 엔진을 비롯 비전, 음성, 자연어 차리, 번역 처리 등의 API를 공개하고 현재 1만개 이상의 기업이 서비스를 이용 중이다. 데이터 과학자와 머신러닝 연구자의 커뮤니티인 캐글(Kaggle)은 100만 명 이상의 규모로 성장한 것은 이런 성과를 단적으로 증명하는 지표다.

문제는 아직까지도 극소수의 기업만이 머신러닝과 AI를 완벽히 활용하는 데 필요한 인력과 예산을 확보할 수 있다는 점이다. 게다가 진화한 머신러닝 모델을 만들 수 있는 엔지니어의 수도 극히 제한적인 상황이다.

사정이 넉넉해 머신러닝, AI 엔지니어를 고용할 형편이 되더라도 회사 업무에 최적화된 머신러닝 모델을 만들기 위해서는 많은 시간과 복잡한 과정을 거쳐야 하는 게 현실이다. 그동안 구글이 구체적인 기능을 수행하는 API를 통해 사전 훈련된 머신러닝 모델을 제공했음에도 여전히 해결 못한 문제다.

지난해 구글은 자동화 머신러닝(AutoML) 프로젝트를 발표했다. AutoML은 기업간 자원 격차를 줄이고 모든 비즈니스에서 쉽게 AI를 사용할 수 있도록 돕는 클라우드 서비스다. Learning2learn 또는 전이 학습과 같은 구글의 기술을 활용해 강력한 AI 시스템을 구축할 수 있게 도와준다. 한마디로 머신러닝이 가능한 AI를 구축하는 AI인 것. 바야흐로 인공지능을 인공지능으로 만드는 시대가 도래했다.

구글의 첫 번째 클라우드 AutoML 버전은 이미지 인식을 위한 맞춤형 머신러닝 모델을 더 빠르고 쉽게 만들 수 있게 하는 서비스다. 드래그 앤 드롭(drag and drop) 방식의 인터페이스를 통해 손쉽게 이미지를 업로드하고 모델을 학습시킬 수 있다. 이후 학습된 모델을 바로 구글 클라우드에 배포할 수 있다.

구글의 클라우드 AutoML은 여기에서 신청해 사용 가능하다.

About Author

김재희 IT칼럼니스트
/ wasabi@venturesquare.net

신제품을 써보는 게 좋아 덜컥 입사해 버린 PC활용지 기자를 거쳐 이제는 15년차 생계형 글쟁이. 바퀴 달린 모든 것을 사랑하며 질주를 즐기는 드라이버/라이더/스키어. 그리고 지금도 현재진행형인 Dreamer...

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