최근 인공지능(AI) 인력난을 해결하기 위한 방법으로 자동화 머신러닝 솔루션이 주목받고 있다. 복잡한 코딩 없이도 머신러닝 분석이 가능하다는 이유에서다.

엠로의 자회사 에이아이더는 최근 머신러닝 분석 자동화 솔루션 ‘스마트 오토ML(SMART AutoML)’를 출시, 관련 시장 공략에 박차를 가한다고 밝혔다.

AI 기술은 지난 CES 2019에서 확인된 것처럼 올해의 기술 이슈 중 핵심이다. AI 활용이 금융과 제조를 넘어 이제는 의료, 환경, 복지, 국방 분야 등 생활과 산업 전반으로 영역을 넓히고 있다.

그러나 이러한 추세에 국내 기업들의 발목을 잡는 것이 AI 인력 부족이다. 소프트웨어정책연구소는 인공지능, 클라우드, 빅데이터, 증강/가상현실 등 4차 산업혁명 유망 분야에서 2022년까지 신규 소프트웨어 기술 인력 3만2000여명이 부족하다고 밝힌 바 있다.

현재 AI를 다루려면 머신러닝 코딩 능력을 필요로 한다. 파이선(Python)을 비롯해 R, 자바(JAVA), C/C++ 등 프로그래밍 언어를 알아야 하며, 시장에서 주류를 이루고 있는 파이선 계열의 라이브러리인 텐서플로(Tensorflow), 파이토치(Pytorch), 사이킷-런(Scikit-learn) 등도 다룰 수 있어야 한다.

문제는 이러한 파이선과 라이브러리를 익히는데 많은 시간과 학습이 필요하다는 점이다. 인공지능 전문 인력이 부족하다는 말은 여기서부터 시작된다. 단기에 인력이 양성되기 어렵기 때문이다.

이를 해소하는 방안으로 자동화 머신러닝 솔루션이 있다. 전문 데이터 사이언티스트(Professional Data Scientist)와 달리 프로그래밍 언어에는 능숙하지 않지만, 현업에서도 분석 결과를 해석해서 새로운 서비스 개발과 업무 혁신을 이끄는 ‘시티즌 데이터 사이언티스트(Citizen Data Scientist)’를 위한 솔루션이다.

에이아이더가 출시한 ‘스마트 오토ML’은 파이선, R, 케라스(Keras) 등 머신러닝 언어 전문가가 아니더라도 전문가 수준의 머신러닝 모델과 분석 서비스를 이용 가능케 한다.

딥러닝, 랜덤포레스트, GBM, GLM 등 머신러닝 분야에서 높은 성능을 보이는 것으로 알려진 10여 종류의 알고리즘을 모두 적용한 것이 특징으로, 알고리즘은 모형 파라미터 값을 하나하나 탐색해서 최고 성능의 모형을 자동으로 찾아주며, 메뉴 방식으로 제공되는 고급 분석 가능을 통해 분석가가 특정 알고리즘의 성능을 선별적으로 교정 및 확인 가능케 한다.

스마트 오토ML은 외산 제품인 데이터로봇(DataRobot)과 SAS의 바이야(Viya)와 비교해도 전혀 부족함이 없다는 것이 회사 관계자의 설명이다.

에이아이더 관계자는 “성공적인 AI 구현이 프로그램 인력만으로는 한계가 있고, 산업 현장에서 창의적인 비즈니스를 설계하는 역량이 합쳐져야 작품이 나올 수 있다”며 “국내 AI 전문 인력이 부족한 시점에서 ‘스마트 오토ML’은 기업을 머신러닝의 세계로 이끌어줄 것”이라고 강조했다……

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출처 : 데이터넷