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딥러닝마트를 오픈하면서 저희가 심혈을 기울인 부분이 바로 ‘DIY 딥러닝 체험존’입니다! 전문가들만 만들 수 있을 거라고 생각했던 딥러닝을 고객 여러분이 직접 만들 수 있는 공간이죠. 
저희 클라우드 서비스에 접속하시면 누구나 필요한 딥러닝 기술을 만들 수 있습니다!

딥러닝을 활용할 수 있는 분야는 무궁무진합니다. 특히 기업 입장에서는 딥러닝을 이용해 고객의 데이터나 생산 시설에서 축적한 데이터를 분석해 새로운 상품을 개발하거나 생산 효율을 높이는 데 활용할 수 있습니다. 개인도 흥미로운 아이디어를 가지고 새로운 이미지나 영상을 만드는 데 딥러닝을 활용할 수 있죠. 하지만 문제는 높은 진입장벽입니다. 전문 기술이기 때문에 누구나 선뜻 딥러닝을 설계할 생각을 하지는 못합니다.

이런 문제를 해결하고 누구나 딥러닝을 활용할 수 있도록 돕는 기술이 나왔습니다. ‘자동기계학습(AutoML)’이라고 부르는 기술입니다. 자동기계학습은 2017년부터 주목받기 시작했고, 현재 구글과 아마존 등 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 대부분의 기업이 운영하고 있습니다.

박경석 한국과학기술정보연구원(KISTI) 책임연구원은 “전에는 일반인이 인공신경망을 다루더라도 경험과 전문 지식이 부족해 최적화한 모형을 만들기 어려웠다”면서, “하지만 지금은 적합한 인공신경망의 구조를 찾기 쉬워진 상황”이라고 말했습니다.

1 데이터 학습
데이터 학습이 시작되면 인공신경망을 구성하는 기존의 함수 집합을 탐색해 합성함수를 만들기 시작한다.

2 다양한 인공신경망 생성
그래프의 구조와 연결 순서를 바꿔가면서 다양한 형태의 인공신경망(합성함수)을 생성한다.

3 최적의 인공신경망 결정
인공신경망들의 예측 결과를 비교해 최적의 인공신경망 연결 구조를 찾아낸다.

그래프가 최적의 인공신경망 찾아준다!

자동기계학습이 데이터의 종류나 원하는 목적에 적합한 딥러닝 알고리듬을 만드는 방법은 다양합니다. 그중 최근 주목받는 기술은 대상 사이의 연결 관계를 알아보는 수학의 ‘그래프이론’을 활용한 ‘신경망구조탐색(NAS)’입니다. 신경망구조탐색 기법은 쉽게 말하면 합성하는 함수의 종류와 합성 순서를 탐색해서 최적의 결과를 도출해내는 방식입니다.