Google AutoML

구글에서 AutoML이라는 것이 나왔다고 한다.

기존에는 모델을 구성하고 파라미터를 튜닝하고 성능에 따라서 다시 모델을 구성하고 파라미터를 튜닝하고 raw 데이터를 확인하고 다시 일련의 과정들을 반복했었다.

이에 따라서, TF, PyTorch, Keras 등 여러 프레임워크들이 장단점을 가졌다.

하지만, AutoML이 아직은 이미지 Classification 쪽에 유리하다고 하지만, 예전에 머신러닝 관련 스타트업 중 데모데이에서 발표를 보았던 것 처럼 데이터만 뿌리면 알아서 모델과 파라미터 튜닝까지 가능하고 실제로 논문의 경우에는 일반적인 ML 연구자보다 성능이 더 좋게 나왔다고 한다. 그렇게 되면 그런 스타트업은 망하게 될것같다.

또한 기사에서 보듯이 진화 전략 방식으로 아직 연구가 많이되지 않다고는 들었지만, 구글이 열심히하고 다른 기업들이 열심히하는 만큼 기존의 모델레이어 바깥에서 모델자체를 학습하고 최적의 모델을 맞춰 그에맞는 파라미터를 맞추는 쪽으로 갈수도 있을것 같다.

지금의 기술과 소프트웨어가 빠르게 발전하는 만큼 지금 좋다고해서 영원한 기술은 없고 항상 변하는 것을 피부로 와 닿았다.

호모아카데미쿠스 라는 단어처럼 학습하는 인간이 나중에는 살아남는 것 같다. 

학습능력을 키워서 학습하자.

출처

https://cloud.google.com/automl/