애플 사에서 모바일 기기에 특화된 머신러닝 프레임워크를 발표하였습니다.


경쟁사인 구글과 페이스북의 머신러닝 프레임워크에 대항하는 기술이며,

 iOS 11 에 포함될 것이라고 합니다


아래는 기사 전문입니다.

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애플이 모바일 기기에 특화된 새로운 머신러닝 프레임워크를 공개했다. 이번에 공개된 '코어ML'은 다양한 머신러닝 모델을 모바일 디바이스에서 직접 구동시킬 수 있게 해준다. 이를 이용하면 개발자들은 아이폰, 아이패드, 애플 워치에서 인공지능(AI) 기능을 보다 빨리 처리할 수 있게 될 전망이다.

5일(현지시간) 애플은 미국 캘리포니아 주 새너제이 시 매케너리 컨벤션센터에서 열린 연례 개발자행사 ‘WWDC 2017’를 통해 자사 최신 모바일 운영체제 iOS 11에 코어ML이 포함된다고 밝혔다.

코어ML은 AI 서비스를 구현하는 핵심 기술인 머신러닝 모델을 모바일 디바이스에서 쉽고 빠르게 구동할 수 있게 해준다. 코어ML을 활용하면 텍스트 분석부터 얼굴 인식까지 다양한 AI 기능을 구현할 수 있다.



애플은 다양한 분야의 앱에서 코어ML을 사용한 iOS앱과 안드로이드 앱사이의 성능 차이가 현격하게 날 것이라고 예상하고 있다. 애플은 이날 “이미지 인식의 경우 아이폰에서 실행하는 것이 구글 픽셀에서 보다 6배 더 빠르다”고 주장했다.

코어 ML은 필수적인 머신러닝 툴 대부분 지원하고 있다. 심층신경망(DNN), 순환신경망(RNN), 합성곱신경망(CNN) 등 대부분의 인공신경망뿐만아니라, 선형모델, 트리 앙상블까지 지원한다.


코어ML이 지원하는 머신러닝 모델

코어ML이 지원하는 머신러닝 모델


애플이 코어ML을 발표하면서, 머신러닝 모델을 모바일 디바일 기기 안으로 들여오는 기술 트렌드가 보다 강해질 전망이다.

앞서 구글과 페이스북은 모바일 환경에 최적화된 머신러닝 프레임워크인 ‘텐서플로 라이트’, ‘카페투고(Caffe2Go)'를 각각 선보였다. 모두 기존 프레임워크와 동일하게 첨단 머신러닝 모델을 온전히 사용하면서도 속도는 높이고 부피는 줄인 것이 특징이다.

이런 모바일 특화 머신러닝 프레임워크를 활용하면, 다비이스 내 미리 학습된 머신러닝 모델을 탑재하고, AI 서비스에 필요한 연산을 바로 처리할 수있다. 따라서 클라우로 사용자 기기에서 발생한 정보를 보내 연산을 거친후 다시 결과값을 기기로 받는 과거 방식보다 더 빠른 서비스가 가능해진다. 더불어 네트워크가 불안정한 상태에서도 끊김없는 사용자경험(UX)을 제공할 수 있게 된다.

한편, AI 분야에서 세계적인 권위자인 앤드류 응 박사는 이달 초 자신의 트위터를 통해 이런 기술 흐름이 AI 산업에 큰 영향을 줄 것이라고 예고했다. 그는 “AI 연산이 클라우드에서 엣지로 전환되고 있는 현상은 흥미로운 테크 트렌드로, (이런 변화가) 소비자 IoT를 촉진시킬 것이며 새로운 승자와 패자를 만들어 낼 것”이라고 전망한 바 있다.


원문 링크 : http://www.zdnet.co.kr/news/news_view.asp?artice_id=20170606084222&type=det&re=


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