기술자료 국내 대학 연구팀, 머신러닝 파이프라인 인공신경망으로 변환하는 기술 개발

헬로티 김진희 기자 | 서울대학교 공과대학은 전병곤 컴퓨터공학부 교수팀이 마이크로소프트와 공동으로 전통적 머신러닝 파이프라인을 신경망(neural network)으로 변환해 최적화하는 프레임워크인 ‘WindTunnel’을 개발했다고 9일 밝혔다. 이번 성과는 전통적 머신러닝 기법과 최신 딥러닝 기법의 장점을 모두 취하는 핵심 기술로, 클릭률 예측 및 추천 시스템 등 다양한 실제 인공지능(AI) 응용에 활용될 것으로 예상된다. 딥러닝 기법이 컴퓨터 비전이나, 자연어 처리 등의 분야에서 효과적인 것으로 나타나 크게 주목받고 있다. 하지만 클릭률 예측이나, 추천 시스템 등의 인공지능 응용에서 사용되는 표 형식 데이터(tabular data)는 여전히 선형 모델(linear model)이나 GBDT(gradient boosting decision trees)와 같은 전통적 머신러닝 기법이 더 나은 성능을 보이는 경우가 많다. 전통적 머신러닝 기법을 사용할 때는 보통 여러 머신러닝 모델 및 데이터 변환 연산을 엮어 하나의 머신러닝 파이프라인을 구성하고, 학습 시에는 파이프라인을 구성하는 각 요소를 개별적으로 학습한 뒤 사용하게 된다. 전병곤 서울대 컴퓨터공학부 교수팀

• 김진희 기자
• 2021-08-09 21:09