“머신러닝을 엑셀처럼 누구나 이용하게 만들고 싶습니다.”
구글 알파고, 네이버 파파고 등 머신러닝(기계학습) 기반 혁신 서비스가 줄지어 나오면서 기술 활용 요구도 늘었다. 기계가 스스로 학습하도록 구현하는 것은 쉽지 않다. 데이터를 다루고 알고리즘을 짜는 머신러닝 전문 인력이 부족하다. 머신러닝 전문가가 되려면 대학 수학과 머신러닝 교과서 등을 2년 이상 공부해야 한다. 머신러닝을 사용하기 위한 기존 도구도 있지만 전문가용이다. 일부 IT대기업을 제외하면 머신러닝을 활용하지 못하는 이유다.
스타트업 엑스브레인(대표 최진영)은 클라우드 기반 머신러닝 자동화 도구 `앨리스`를 개발했다. 이달 정식 서비스를 시작한다. 이용자가 데이터를 올리면 자동으로 데이터 특성에 맞는 최적화한 모델을 찾아 학습시킨다. API를 연동하면 다른 앱·웹 서비스 안에서 예측값을 받아본다.
최진영 대표는 “머신러닝은 데이터 특성이나 직종마다 학습방법이 다르다. 데이터 특성에 맞는 알고리즘을 골라야 하고 해당 알고리즘 안에서도 세부 조정을 해야 한다”고 말했다. 그는 “앨리스는 이런 과정을 자동화해 머신러닝 전문가 없이 일상에서 머신러닝을 다루도록 기획했다”고 설명했다.
머신러닝을 모르는 일반 이용자도 엑셀처럼 데이터 다루는 법을 조금만 공부하면 사용 가능하다. 어렵고 고도화된 머신러닝이 아닌 일상 생활에서 누적된 다양한 데이터를 활용해 데이터 분석·예측을 수행한다. 최 대표는 “일상 업무에서 발생하는 데이터를 일반인도 쉽게 활용해 머신러닝 기술 혜택을 누리는 대중화에 기여할 것”이라고 말했다.
이용자는 클라우드 형태로 사용한 만큼만 비용을 지불한다. 얼마를 쓰든 정가로 이용하는 다른 도구보다 가격 부담이 적다. 이용자에게 특정 용량이나 컴퓨팅 시간을 무료 제공해 테스트하도록 지원한다. 서비스를 연동하거나 업무를 위해 많은 데이터를 쓰면 과금한다. 대기업 고객을 위한 설치형 솔루션도 내년 초를 목표로 개발 중이다.
내년에는 서비스 안착에 주력한다. 일반인 대상으로 직무 교육을 실시해 앨리스 활용법을 대중화한다. 향후 다양한 머신러닝 활용 특화 서비스 개발도 검토 중이다. 최 대표는 “머신러닝을 처음 배우면서 진입 장벽이 높고 불편하다고 느꼈다”면서 “앨리스와 대중화 교육을 통해 머신러닝이 일상생활에 쉽게 활용하는 훌륭한 도구라는 점을 알릴 것”이라고 강조했다.
오대석기자 ods@etnews.com
