뷰노, 국제 학회서 능동적 학습 알고리즘 연구결과 발표
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뷰노는 인공지능(AI) 분야 최고 권위 국제학술대회인 신경정보처리시스템학회(NIPS)에서 능동적 학습(Active learning) 알고리즘에 대한 연구 결과를 발표한다고 23일 밝혔다.
뷰노 연구팀의 이번 연구는 능동적 학습 알고리즘을 개발 및 제안한 것이다.
뷰노 연구팀은 수많은 이미지 데이터 중 AI 모델이 구분하기 어렵고 레이블링에 더 많은 정보를 줄 수 있는 데이터를 먼저 구분할 수 있는 능동적 학습 알고리즘을 개발했다.
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데이터 학습 비용 효율화
뷰노는 인공지능(AI) 분야 최고 권위 국제학술대회인 신경정보처리시스템학회(NIPS)에서 능동적 학습(Active learning) 알고리즘에 대한 연구 결과를 발표한다고 23일 밝혔다.
NIPS는 1986년부터 개최된 국제학술대회다. 36회째를 맞은 올해 행사는 오는 28일부터 내달 9일까지 미국 루이지애나 뉴올리언스에서 개최된다.
뷰노 연구팀의 이번 연구는 능동적 학습 알고리즘을 개발 및 제안한 것이다. AI 모델을 개발할 때 데이터를 학습 가능한 형태로 가공하는 ‘레이블링(Labeling)’ 방법에 대한 연구다. 능동적 학습 알고리즘은 AI가 아직 레이블링 되지 않은 수많은 이미지 데이터 중 어떤 이미지에 먼저 레이블링 할지를 스스로 선택하는 것을 말한다.
예를 들면 의료기관에는 엑스레이(X-ray) 등 무수히 많은 이미지 데이터가 있지만 이 중 대부분은 레이블링이 돼 있지 않다. 각 이미지가 어떤 병변을 나타내는 지 알 수 없어 AI 모델을 학습시킬 수 없다는 설명이다. 이에 의료기관에 비용을 지불하고 의료진의 레이블링이 완료된 데이터를 받아 AI 모델에 학습시켜야 한다.
뷰노 연구팀은 수많은 이미지 데이터 중 AI 모델이 구분하기 어렵고 레이블링에 더 많은 정보를 줄 수 있는 데이터를 먼저 구분할 수 있는 능동적 학습 알고리즘을 개발했다. 이에 능동적 학습 알고리즘을 활용하면 레이블링이 필요한 이미지를 효과적으로 선별해 레이블링 비용을 줄일 수 있다고 회사는 강조했다.
이예하 뷰노 대표는 “이번 연구 성과로 세계적인 권위의 학술대회에서 뷰노 연구팀의 우수한 연구개발 역량과 AI 핵심 기술력을 입증한다는 데 큰 의의를 갖는다”며 “앞으로도 지속적인 연구개발을 통해 의료 분야를 넘어 AI 영역을 아우르는 연구 성과를 낼 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.
김예나 기자 yena@hankyung.com
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