출처 : http://jp.techcrunch.com/2018/01/18/2018-01-17-googles-automl-lets-you-train-custom-machine-learning-models-without-having-to-code/
오늘 (미국 시간 1/17), Google은 몇 가지 중요한 발표를했지만, AutoML Vision 의 α 판 공개 도 그 중 하나 다. 이 서비스는 ML (기계 학습)에 대해 전혀 경험이없는 계층을 포함한 개발자에 대해 정의 된 이미지 인식 모델의 구축을 가능하게한다. Google은 사용자 정의 기계 학습 모델을 AutoML 이름을 붙여 화상 인식 이외의 분야에 응용을 확대 해 나갈 계획이다.
현재 AutoML가 지원하는 것은 컴퓨터 비전 관련 뿐이지 만, 조만간 Google은 기계 학습이 사용되는 각종 분야 (음성 인식, 번역 등의 자연 언어 처리, 영상 처리 등)에서 AutoML 빌딩 블록을 사용할 수 해 나가는 것이다.
Google에 따르면 AutoML의 기본적인 컨셉은 고급 프로그래밍 기술을 필요로하지 않고, 누구나 사진을 업로드하면 Google 시스템이 자동으로 기계 학습 모델을 만들어 준다는 것이다.
Googl에 따르면 이미 디즈니가이 시스템을 이용하여 온라인 스토어에서 검색 기능의 강화에 성공하고있다. 스토어 방문자가 예를 들어 '자동차'에 등장하는 캐릭터, 라이트닝 맥퀸을 검색하면 실제로 그 이름에서 태그 부여되는 제품뿐만 아니라 가게에서 수다스러운 레이싱 카의 이미지를 횡단 적으로 픽업있다.
이 프로세스는 데이터의 업로드에서 태그 절임, ML 모델 교육까지 모든 드래그 앤 드롭 인터페이스에서 실행할 수있다. 또한 Microsoft Azure ML Studio를 제공하고 있지만 Google 서비스는 이와는 전혀 성격이 다르다. Azure ML 지금은 없어져 버린 Yahoo Pipes와 비슷한 인터페이스를 이용하여 사용자가 직접 모델을 구축, 훈련, 평가하는 것이지만, Google의 경우는 시스템 측이 지루한 작업을 모두 수행한다.
최근의 기계 학습 열풍으로 일반 기업이 기계 학습과 데이터 과학 전문가를 채용하는 것은 거의 불가능하게되어있다. 수요의 크기에 인력 공급이 전혀 따라 가지 못하고있는 실정이다.
Google의 AI / ML 담당 수석 과학자, Fei-Fei Li는 이번 주 열린 프레스 행사에서 "인공 지능, 기계 학습은 여전히 진입 장벽이 높은 분야입니다. 기업은 전문적인 능력과 대량의 자원을 사내에 제공 해야이를 실현할 수있는 기업은 소수에 불과합니다. 인공 지능을 활용할 수있는 데이터 과학자 100 만명 있다면 얼마나 도움이 되는가 .AI가 좋은 도움에 대해 정의 된 모델을 만들 수있는 능력을 가진 사람의 수는 너무 적고, 필요한 자원은 크다 "고 말했다.
Google에 따르면 AutoML 시장에 공개 된 이런 종류의 서비스로 유일한 것이라고한다. 정확하게 말하면 Clarif.ai 등의 시스템이 유사한 접근 방식 을 사용하고 있으며, Microsoft의 Cognitive Services 도 미리 준비된 컴퓨터 비전 모델 , 음성 인식 , 의사 결정 과정 등을 사용자가 정의 할 수있다 (그러나 현재이 서비스는 미리보기 단계).
AutoML Visions의 이용에 즈음해서는, 개발자는 Google에 신청 을하고 초대를 기다릴 필요가있다. 요금에 대해서는 밝혀지지 않았지만 아마도 모델의 정의와 교육에 대한 요금과 모델 API를 통해 액세스 할 경우의 요금으로 나뉜다 것이다.