10. AI 기술 실전 훈련을 위한 무료 시설 (마지막 회)

 

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실전 훈련을 위한 무료 시설

정보통신산업진흥원에서는 AI개발 역량을 훈련할 수 있도록 지원하는 ICT 이노베이션스퀘어(www.ictinnovation.kr)를 전국 5개 지역(수도권, 동남권, 동북권, 충청권, 호남권)에 운영하고 있다.

 

ICT 이노베이션스퀘어는 AI 관련 교육과 훈련을 지원하기 위한 공간이다. AI 관련 소프트웨어 개발 및 테스트를 위해 서버, 고성능 PC, 개발 및 네트워킹을 할 수 있는 공간을 무료로 지원하고 있다.

기술 멘토와 창업 멘토도 운영하고 있어 AI 기술을 활용한 서비스를 개발하고 창업하는 데 어려움이 있으면 전문가의 도움을 받을 수 있으며 사회의 다양한 문제 해결을 주제로 실전 역량을 강화할 수 있도록 지원하는 훈련 프로그램도 운영하고 있다. 특히 지역의 특화 산업과 연계한 교육을 제공해 지역에서 필요한 AI 전문가로 성장하는데 필요한 기술 교육과 훈련을 할 수 있다. 또한 AI 분야 취업과 창업을 원하는 사람들이 모여 있어서 서로 팀을 만들어 AI 프로젝트를 진행해 봄으로써 개발 역량을 강화할 수 있다.

정부는 국민과 기업이 AI 개발을 할 수 있도록 ‘데이터 댐’을 구축해 지원하고 있다. 이 책의 독자들이 데이터 댐의 데이터와 정부에서 제공하는 AI 기술 적용 훈련 시설을 활용하고, 훈련을 통해 익힌 자신의 AI 기술 역량을 바탕으로 AI 기술 경진대회에 참가해 객관적으로 평가해 봄으로써 AI 기술이 자신의 것이 될 때까지 훈련을 계속하길 바란다.

<ICT 이노베이션 스퀘어 지역별 현황>

 

경쟁을 통한 실전 훈련

지식은 한번 이해하면 오래간다. 그러나 기술은 자기 몸에 들어올 때까지 반복해서 훈련해야 오래간다. 수영하는 방법을 알려주는 책을 보면 수영하는 방법을 알 수 있다. 그러나 방법을 이해했다고 곧바로 수영을 잘할 수는 없다. 직접 팔과 다리를 움직여보고 자기 몸에 맞는 영법을 찾아야 수영을 잘할 수 있다.

코딩으로 AI를 하든 노코딩으로 AI를 하든 AI 기술도 수영처럼 반복 훈련을 많이 해야 실제 현장에 적용할 수 있다. 아는 수준에 머물러서는 취업하기 어렵다. AI 기술을 현장에서 활용할 수 있는 수준이 아니기 때문이다. 배운 내용을 실제 데이터를 활용해 문제를 해결하는 연습을 꾸준히 해야 한다.

캐글(www.kaggle.com)을 이용하여 AI 기술적용 훈련을 할 수 있다. 2010년 빅데이터 솔루션 대회 플랫폼 회사로 설립되어 2017년 3월 구글에 인수된 캐글에서는 다양한 데이터셋 및 개발 환경을 제공하고, 사회적 이슈 및 산업 분야의 문제를 해결하는 경진대회를 열고 있다. 캐글은 데이터 사이언스 경진대회 플랫폼으로 여러 개의 주제 중에서 선택해서 해당 주제에 대한 데이터를 활용해 문제를 해결하는 형식으로 진행한다.

자전거 공유와 관련된 Bike Sharing Demand 과제의 예를 들면, Data Sources는 학습을 위한 Dataset인 train.csv, 예측을 위한 Dataset인 test.csv, 예측 결과를 담아 Kaggle에 제출하기 위한 sampleSubmission.csv 총 세 가지의 파일로 구성되어 있다.

한편 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Competieion)은 ImgeNet(http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/)에서 제공하는 이미지를 인식하거나 분류하는 경진대회다. 대용량의 이미지셋을 주고 이미지 분류 알고리즘의 성능을 평가한다. 매년 가장 성공적인 결과를 낸 참석자를 초대해 발표할 기회를 제공하며 평가 서버를 활용해 테스트 세트에서 이미지 분류 결과를 평가한다.

SuperGLUE 대회는 2018년에 뉴욕대, 워싱턴대, 딥마인드의 자연어 처리 연구자들이 함께 만든 언어 벤치마크로 언어 능력을 측정하는 9가지 테스트셋을 포함하고 있다. 2019년에 GLUE와 유사한 컨셉의 8가지 과제를 포함하지만 더 어려운 SuperGLUE라는 벤치마크를 만들었다. 불과 1년 만에 인간 수준에 0.6점 차이로 근접한 결과도 있었다. NLP(Natural Language Processing), 자연어처리 연구자들이 ‘대규모 멀티태스크 언어 이해도 측정(Measuring Massive Multitask Language Understanding)’이라는 다양한 분야(법, 물리, 수학, 의학 등)의 문제를 제시하고 있다.

AI, 소프트웨어 개발자 경진대회는 국내외에서 개최되고 있다. 대회에 참가해 경쟁해 봄으로써 자신의 현재 역량을 객관적으로 평가해 보면 무엇을 더 학습해야 하는지 알 수 있으며, 더 학습해야겠다는 동기를 부여받을 수 있다.

경진대회에서의 수상 성과는 자신의 역량을 객관적으로 입증할 수 있어 취업할 때 매우 잘 활용할 수 있다. 국내 IT 대기업인 네이버도 실무 전문가와 함께하는 AI 모델링 챌린지 ‘클로바 AI 러쉬(CLOVA AIRUSH)’ 대회를 개최하고 있다. 이 대회를 개최하고 운영하는데 수십억 원이 소요된다고 한다. 그러나 이 대회를 통해 실력 있는 개발자를 찾아 채용함으로써 AI 인재를 확보하는 것이다.


[AI 개발 경진대회]

AI 팩토리(http://aifactory.business/)는 산업계의 문제를 AI 기술을 적용해 해결하는 경진대회를 개최하고 있다. AI 기술 학습 과정을 몇 단계로 나누어 평가하고 경진대회를 후원하는 고객과 참가자에게 상호 피드백을 제공함으로써 성능 좋은 AI 모델을 만들 수 있도록 지원한다.

단계적인 평가를 통한 집단 지성을 활용하면 고객과 개발자가 협력을 통해 정확도를 개선할 수 있다. 한 단계의 AI 학습이 끝나면 결과를 분석해서 데이터셋을 변경해서 리스크를 줄일 수 있는 것이다.

AI 팩토리에서 진행하는 경진대회에 참가하면 참가자의 AI 학습결과물의 정확도를 평가해서 참가자의 역량을 객관적으로 평가할 수 있다. 자연어, 비전, 음성 기술 훈련에서 어느 분야에서 우수한 역량이 있는지도 알 수 있다. 참가자들의 AI 학습 결과를 단계별로 확인할 수 있어 선한 경쟁으로 동기부여가 되기 때문에 참가자들이 AI 학습에 더 몰입하게 된다.

AI 모델을 개발할 때 한두 명 회사 인력이 만들어도 다양한 케이스 실험이 필요하므로 크라우드 소싱하면 최적화된 모델을 얻을 수 있다. 넷플릭스 추천 시스템도 경진대회(약 11억 원)에서 2등 한 모델이 상용화되었다. AI 기술 학습자들이 AI 기술 경진대회에 참가해 동료들과 경쟁하면서 최적화된 AI 모델을 만드는 훈련을 할 수 있다.