[📪정보] 엔비디아, 전이 학습 툴킷으로 일반 컴퓨터에서 개인화 AI 모델 가능케함

전문 기술ㆍ지식 없이 비전과 자연어처리 AI모델 개발 가능
고사양 컴퓨터 불필요, 적은 데이터 세트와 일반 컴퓨터로 모델 구현
기본 파라미터값 가진 파이썬 스크립트 제공, 코딩 없이 개인화 모델 개발

엔비디아(NVIDIA)가 전문 지식 없이도 비전과 자연어처리 인공지능 모델 개발을 할 수 있게 도와주는 전이학습 툴킷(TLT)을 발표했다고 포브스가 27일(현지 시간) 보도했다. TLT는 전이 학습(Transfer learning) 기술을 통해 미리 훈련된 여러 모델로 쉽게 새로운 모델 개발을 가능케 한다. (원문 링크)

TLT는 전이 학습이라는 최신 딥 러닝 기술을 활용해 알렉스넷, 구글넷, 스퀴즈넷, 다크넷 등 검증된 신경망(Neural Network)에서 적은 양의 새로운 데이터 세트를 재훈련한다. 완전히 훈련된 모델의 신경망 구조가 대부분 유지되면서 사용자가 정의한 데이터 세트를 기반으로 조금씩 수정을 거친다. 이러한 학습 기술로 성능이 낮은 컴퓨터에서도 모델을 교육할 수 있게 돼 일반 컴퓨터에서도 자동차 사진 데이터 몇 개로 자동차 인식 모델을 쉽게 만들 수 있다.

컴퓨터 비전 분야 AI신경망은 복잡하고 많은 양의 데이터 학습을 필요로 한다. 이러한 심층 신경망과 데이터는 일반인이 구하기 어렵기에 오픈소스로 제공되는 검증된 데이터 세트와 인공신경망을 통해 AI를 구현한다.

하지만 인공신경망에 데이터 세트를 학습시키기 위해서는 강력한 계산 능력을 가진 컴퓨터가 필수. 이에 엔비디아는 TLT를 통해 작은 데이터 세트와 일반적인 컴퓨팅 환경에서도 인공지능 모델을 구현할 수 있도록 해 인공지능 진입장벽을 허물었다.

TLT의 차별화 요소는 제로-코딩(Zero-Coding)과 쉽게 미세 조정을 가능케 하는 기본 파라미터값을 가진 파이썬(Python) 스크립트와 설정을 제공한다는 것. 이는 기술에 대한 이해나 코딩 기술 없이도 사용자가 새로운 모델을 훈련하고 사전 훈련된 모델을 미세 조정할 수 있도록 한다.

모델 생성 과정은 1.사전 훈련된 모델 다운로드 2.사용자 지정 데이터 세트 재교육 3.가지치기(Pruning) 4.가지치기와 관련된 손실을 복구하기 위한 모델 재교육 등 총 4단계를 거친다. 이를 통해 한 줄의 코딩 없이도 인공지능 모델 개발이 가능하다.

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=136978

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