해외 온라인 매체 마켓포스트가 애플 머신러닝 연구팀의 노코드 인공지능(AI) 플랫폼 '트리티티(Trinity)' 개발 소식을 보도했다. 연구팀은 트리니티 개발 소식을 연구 논문 발표 예고 웹사이트인 Arxiv.org에 게재했다.
노코드 AI 플랫폼 '트리니티' 공개
우선, 트리니티는 노코드로 제작됐다는 점에서 다수 전문가의 이목을 집중시켰다. 쉽고 효율적으로 문제를 해결할 수 있다는 점도 주목할 만하다.
연구팀은 일상 속 복잡한 문제를 해결하고자 다양한 문제의 신호와 데이터세트를 실험할 목적으로 트리니티를 개발했다고 밝혔다. 문제 해결을 위해 데이터세트를 콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks)과 같은 표준 딥러닝 모델로 변환한다. 이는 서로 다른 문제를 하나의 표준화된 형태로 공식화하여 쉽게 사용할 수 있다는 장점이 있다.
트리니티는 주로 도메인 전문가가 기업의 중대한 문제를 해결하기 위해 과학자, 엔지니어와 작업 처리 단계를 공유한다. 복잡한 기능 엔지니어링과 딥러닝 커널, 확장성을 지닌 데이터 처리 메커니즘의 파생 모델을 호스팅하는 직관적인 사용자 인터페이스를 제공한다.
트리니티의 핵심은 딥러닝 커널이며, 인공지능이 이미지의 객체를 픽셀 단위로 분류하는 데 신경망 구조를 압축했다. 이를 기반으로 데이터에 대응하는 모델을 제공한다.
또, 트리니티는 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있는 다용도 검출 알고리즘이다. 중앙선 감지를 기반으로 한 운전 행동 분석, 방향 프로필의 정지 신호 감지, 위성 이미지를 이용한 차량의 탄소 발자국 분석 등에 활용할 수 있다.
트리니티, 어떤 장점 있나?
트리니티는 도메인 전문가가 과거에 직접 진행할 수 없었던 사항을 실험하도록 지원한다. 다량의 데이터 투입이 필요한 여러 프로젝트의 정보 확보에 도움이 될 것으로 보인다.
여러 실험과 함께 데이터를 분석한다는 점에서 강력한 GPU 및 하둡(Hadoop) 클러스터를 지원하는 간단한 UI를 바탕으로 빠른 속도로 실험을 완료할 수 있다.
이 외에도 노코드로 제작돼, 코딩 지식이 없어도 누구나 머신러닝 모델을 훈련하고 운영할 수 있다는 점도 장점으로 언급할 수 있다.
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