DNN의 성공으로, 최근 DNN software library가 매우 많이 발표되고 있다. TensorFlow, PyTorch, Apache MXNet, Caffe2, 등등.. 모두 각각의 장점을 가지고 있지만, 하나의 framework에서 다른 framework으로 모델을 이동시키기 매우 힘들다는 불편함이 있다. 최근, MS 와 FB가 이 불편함을 해소하기 위해 framework 간 변환이 가능한 표준을 만들려고 하고 있다. 이름은 ONNX (Open Neural Network Exchange). 현재는 PyTorch <--> Caffe2 만 지원하지만, 향후 더 많은 framework을 지원할 예정이다. 원본문서는: https://research.fb.com/facebook-and-microsoft-introduce-new-open-ecosystem-for-interchangeable-ai-frameworks/
인공지능 열풍이다. 그런데 기업도 연구소도 인력이 없다. 정확히는 인공지능을 체계적으로 공부한 인력이 없다. 그러다보니 어중이 떠중이들이 전문가로 판을 치는 형세다. (물론 진짜 전문가들도 있다) 더 문제는, AI를 잘 아는 사람이라고 해도 실제로 모델개발부터 서비스 제공까지 갈 길이 너무 멀다는 점이다. 모델개발이 첫 한발이라면, 서비스를 제공하기 위해 가야 하는 길은 열걸음 아니 스무걸음, 백걸음을 걸어야 하는 상황도 발생한다. 여기에는 AI를 어떻게 잘 분산처리해서 학습할까 하는 어려움도 있다. 이를 해결하기 위해 버클리에서 Ray를 공개했다. Deep Learning 학습을 위해서 여러대의 컴퓨터 (즉 많은 GPU)를 사용설정하는 것은 생각보다 까다로운 일이다. Ray가 이를 일부분 해결해 줄 수 있기를 바란다. 원본문서: http://bair.berkeley.edu/blog/2018/01/09/ray/
Amazon이 점원이 없이 돌아가는 매장을 열었다. 영상인식/AI/ML 등등의 기능을 이용해, 구매자가 물건을 선택하거나 혹은 다시 가져다놓거나 하는 행동들을 모니터링하고 구매자가 매장을 나서는 순간 결제가 되도록 한 서비스이다. 제품을 가방에 넣어도 상관없다. 전부 추적하고 있으니까. 자세한 정보는: https://www.amazon.com/b?node=16008589011#
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