기계학습(Machine-learning) 연구자들은 알고리즘을 설계할 때 신경망에 몇 개의 레이어를 배치할지, 각각의 노드에는 어떤 가중치를 부여할 지 등을 결정한다. 독일 프라이버그 대학(University of Freiburg)의 기계학습연구소 소장 프랭크 허터(Frank Hutter)는 이러한 인간의 모든 의사결정 과정으로 인해, 결국 최종 알고리즘은 시스템적으로 결정된다기보다 ‘인간의 직관에 의해 설계되는’ 것에 더 가깝다고 말한다.

‘자동화된 기계학습(autoML, Automated Machine Learning)’이라고 불리는 한 성장 분야는 이러한 임의적 요소를 최소화하는 것을 목표로 한다. 모델 설계 과정에서 사람이 해야 하는 결정을 알고리즘이 대신하도록 하려는 것이다. 궁극적으로 이러한 기술은 기계학습을 더욱 이용하기 쉽게 만든다.

자동화된 기계학습이라는 개념은 십여 년 전부터 존재해왔지만 여전히 발전하고 있다. 지난주 미국 볼티모어에서는 이 분야 최초의 국제 컨퍼런스라고 불릴 행사가 열렸다. 이 컨퍼런스에서는 AutoML의 정확성 및 효율을 개선할 방법이 논의되었다.


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