클라우드 빅3, 머신러닝으로 한판 승부

구글 알파고 충격 이후 머신러닝(기계학습)에 대한 관심이 급증하고 있다. 알파고의 바둑 실력은 프로그래밍 된 것이 아니라 기계학습 알고리즘에 따라 바둑 두는 법을 스스로 습득한 것이기 때문이다. 알파고가 이세돌 9단을 넘어서면서, 머신러닝 기술의 중요성이 강조되기 시작했다.

에릭 슈피트 알파벳 회장은 “컴퓨터에 어떤 일을 해야 할지 일일이 지시하는 ‘프로그래밍’ 대신 컴퓨터에 학습을 시켜서 일하도록 만드는 ‘머신 러닝’이 앞으로 정보기술(IT)업계의 가장 중요한 기술이 될 것이라고 말했다.

그렇다면 이렇게 중요한 머신러닝을 어떻게 확보할 수 있을까? 구글과 같은 최고의 기술자들을 보유한 기업이야 머신러닝이든 뭐든 시도할 수 있지만, IT와 직접적인 관계가 없는 일반 기업들은 어떻게 해야할까? 머신러닝 기술 개발을 위해 사내 연구소라도 설립해야 할까?

그렇지 않다. 머신러닝 기술은 생각보다 쉽게 이용할 수 있다. 특히 클라우드 기반의 머신러닝 서비스가 보편화 돼 있어, 인터넷만 연결돼 있으면 언제든지 이용할 수 있다. 기업들은 클라우드에 데이터만 집어넣으면 된다.

구글은 알파고 이벤트가 끝나자마자 자사의 클라우드 플랫폼(GCP)에서 머신러닝 서비스를 출시했다. (공식 사이트는 여기)

구글 측에 따르면, 이 서비스를 통해 구글 나우, 구글 포토, 음성인식 등의 기술을 REST API로 이용할 수 있다. 또 구글의 머신러닝 기술인 텐서플로 머신 러닝 라이브러리를 이용해 자체 데이터를 기반으로 머신 러닝 모델을 구축할 수 있다.

예를 들어 회귀 모델을 사용해 값을 예측하는 금융 앱이나 이미지 분류 서비스에 적용할 수 있다. 어떤 앱이라도 머신러닝 기술을 응용한 기능을 추가할 수 있다고 구글 측은 설명했다.

아마존웹서비스(AWS) 역시 머신러닝 기술을 클라우드 기반으로 제공한다.(공식 사이트는 여기)

아마존 머신러닝(AML)은 일반 개발자가 머신러닝 기술을 활용한 앱을 만들 수 있도록 지원하는 서비스다. 기계 학습 모델 구축과 예측 생성을 지원하는 관리형 서비스로, 전문 교육을 받은 데이터 과학자가 아니더라도 아마존 머신러닝을 통해 예측, 통계, 분석 등의 기능을 개발할 수 있다는 것이 회사 측의 설명이다.

클라우드와 머신러닝의 결합 서비스는 마이크로소프트가 앞서 나갔다. MS는 지난 해 초 애저 머신러닝 서비스를 공식 출시한 바 있다.(공식 사이트는  여기) 다양한 알고리즘과 모델, 툴 등을 이용할 수 있는 것이 특징.

티센크루프는 엘레베이터가 고장나기 전에 미리 예측해 수리하는 시스템을 만들었는데, 이는 사물인터넷 기술과 MS의 애저 머신러닝을 활용한 것이었다. 애저의 머신러닝 서비스는 애저 안에 있는 데이터 뿐만 아니라 외부 저장소에 있는 데이터도 활용할 수 있다.

이 외에 IBM도 자사의 인공지능 컴퓨터 왓슨을 클라우드 기반으로 제공한다.

IT업계 한 관계자는 “머신러닝 알고리즘은 오픈소스로 많이 공개돼 있고, 클라우드 서비스로도 이용할 수 있다”면서 “일반 기업들은 머신러닝 기술보다는 데이터에 집중하는 것이 효율적”이라고 말했다.

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<심재석 기자> shimsky@byline.network