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/
Machine Learning은 현재 다양한 분야에서 폭넓게 사용되고 있다. 다만, 항상 ML 전문가의 경험과 지식에 의존한다는 한계점, 즉 ML 을 잘 모르는 사람이 진입하기에는 장벽이 높다는 단점이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 AutoML (Automated Machine Learning)이 최근들어 활발히 연구되고 있다. AutoML은 전문가 지식없이, 일반인도 쉽게 ML을 적용할 수 있게 해주는 도구다. RapidMiner는 Data Mining 도구로, GUI를 통해 손쉽게 자료분석을 도와주는 소프트웨어 패키지로, 이 분야에서는 꽤나 유명하다. RapidMiner느느 매우 다양한 기능을 제공하는데, 최근 AutoML도 (상용으로) 제공하기 시작했다. 기업은, 역시, 돈이 될 만한 기술들은 금방 알아채고 적용한다. 원본 소개 페이지는: https://rapidminer.com/products/studio/#auto-model YouTube 동영상은: https://www.youtube.com/watch?v=nmRYrTeIBao
Google이 AlphaGo로 바둑계를 재패한 후, 다음 과제로 StarCraft 를 선택할 것이라는 예측은 꾸준히 있어왔다. 그 연구의 일환으로 강화학습을 이용한 SC II 플레이가 처음 공개되었다. https://www.youtube.com/watch?v=St5lxIxYGkI 영상에서 보이듯이 아직은 초보적인 수준이다. 자원을 캐고 기본건물들을 올리는 수준. 아직 복잡한 전투나 전략에 대한 모습은 보여주고 있지 않다. 원본문서는: https://deepmind.com/research/publications/starcraft-ii-new-challenge-reinforcement-learning/ 논문은: https://arxiv.org/abs/1708.04782
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