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구글 인공지능, 더 많은 데이터 제공으로 이미지 인식 개선
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구글 인공지능, 더 많은 데이터 제공으로 이미지 인식 개선
  • 정원석 기자
  • 승인 2017.08.01 17:17
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사진 출처 : 플리커

구글이 카네기 멜론 대학교(CMU)와 협력해 수행한 최근의 인공 지능(AI) 실험에 따르면 알고리즘에 더 많은 데이터를 제공하기만 하면 훨씬 우수한 이미지 인식 결과를 얻을 수 있다고 과학기술잡지 와이어드가 소개했다.

구글은 얼마 전 실험의 원리를 설명하는 새 보고서를 발표했다.

기계 학습 알고리즘은 엄청난 양의 데이터를 처리하여 특정 작업을 더 잘 수행하는 방법을 배운다. 그러나 지금까지 주요 AI 실험에 사용된 데이터의 양은 거의 변하지 않았다.

이미지 인식 소프트웨어는 대개 약 1백만 장의 사진을 기반으로 작업이 이루어지며 인공 지능 과학자들은 단순히 기계 학습 알고리즘을 조정하면 보다 정확하고 정확한 결과를 얻을 수 있을지 의문을 제기했다.

보고서에 따르면 “GPU와 모델 용량은 계속 증가했지만 이 모델을 교육하기 위한 데이터의 양은 정체 상태를 유지했다. 2011년 이미지넷의 1백만 장 이미지를 통해 용량이 훨씬 더 늘어난 101 레이어 ResNet이 여전히 교육을 받고 있다”라고 보고서는 전했다.

연구진은 이번 새로운 실험을 통해 전략을 순전히 데이터의 양에 기반한 것으로 전환하고 3억 개의 사진을 기계에 입력했다.

그 결과 이미지 처리 시스템이 일련의 표준 이미지 인식 테스트에서 예술의 경지에 오른 결과를 보인 것이다. 더 큰 데이터 베이스를 갖춘 모델에서 더 나은 결과가 도출됐다.

구글과 카네기 멜론의 데이터 전문가들은 궁극적으로 엄청난 양의 데이터 사용과 현저하게 향상된 결과 간에 명확한 관계가 있다는 결론을 내렸다.

보고서에 따르면 “데이터 세트 크기가 대폭 증가하면 성능 수치가 증가할 것이라는 예상이 맞았다”라고 전했다.


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