월간 보관물: 2016 4월

메타마인드(MetaMind)가 세일즈포스(Salesforce)에 인수되다.

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이미지출처: 벤처빗

오늘 미국 팔로알토의 인공지능 스타트업인 메타마인드(MetaMind)가 세일즈포스(Salesforce)에 인수되었다고 메타마인드 블로그를 통해 발표되었습니다.

https://www.metamind.io/salesforce-acquisition

메타마인드는 2014년 7월에 시작한 인공지능 스타트업으로 창업자인 Richard Socher는 스탠포드에서 박사학위를 받았고 자연어처리 분야에 뛰어난 것으로 알려져 있습니다. 특히 2015년의 논문은 사람의 질문에 대해 인공지능이 대답을 하는 기술에 있어서 진일보 했다고 높은 평가를 받았습니다. MIT Techology Review의 2015년 기사를 보면 한 예를 들어 설명을 하고 있습니다.

알고리즘에 입력한 문장: 
제인은 복도로 갔다.
마크는 욕실로 걸어갔다.
샌드라는 정원으로 갔다.
대니얼은 가든에서 돌아왔다.
샌드라는 우유를 가지고 갔다.
질문:
우유는 어디 있는가?
대답: 
정원

질문에 대한 대답을 찾는 기술은 세일즈포스에 딱 필요한 맞춤형 인공지능일지 모르겠습니다. Richard의 사이트를 보면 자신을 세일즈포스의 Chief Scientist 라고 소개하는 것으로 보아 세일즈포스에서 관련 기술을 높이 평가한 것으로 보입니다. 머신러닝 분야가 너무 빠르게 성장하고 있는 요즘 세일즈포스의 빠른 수순이 돋보이는 것 같습니다.

메타마인드는 창업한 2014년 말에 800만 달러 즉 약 100억에 가까운 금액을 투자 받았습니다. 이번에 세일즈포스가 얼마의 금액에 메타마인드를 인수했는지는 아직 밝혀지지 않았습니다.

(추가) 세일즈포스는 메타마인드를 인수하기 전 2016년 1월에 머신러닝 소프트웨어 회사인 PredictionIO인수했습니다. PredictionIO는 오픈소스로 하둡, 스파크 기반으로 하고 있으며 스칼라(Scala)로 작성되어 있습니다. 독특한 점은 필요한 알고리즘을 선택해서 다운받아 사용할 수 있는 구조로 되어 있다는 것 입니다. 세일즈포스가 몇달 사이에 머신러닝 회사를 연달아 인수한 것은 시사하는 바가 크다고 보여집니다.

텐서플로우(TensorFlow) 기반 머신러닝 라이브러리 – Keras, TFLearn

일전에 구글에서 만든 텐서플로우의 래퍼 라이브러인 Pretty Tensorskflow를 소개해 드린 적이 있습니다. 그 동안 Pretty Tensor 는 0.6 버전이 되었고 skflow 는 0.1 버전이 릴리즈 되었습니다.

이번에는 구글이 아닌 서드파티에서 만든 텐서플로우 기반의 머신러닝 라이브러리 두개를 소개해 드립니다. Keras는 Theano를 기반으로 하는 머신러닝 라이브러리 였습니다. 최근 0.3 버전부터는 텐서플로우까지 지원하기 시작함으로써 아마 두 라이브러리를 동시에 지원하는 패키지로는 최초가 아닐까 생각됩니다.

TFLearn은 불과 며칠전에 공개된 라이브러리로서 아직 완성도가 검증되지는 않았습니다. 다만 개발자 혼자서 매우 많은 작업을 진행한 것이 놀랍습니다. TFLearn 를 설치하려면 깃허브에서 직접 설치하시면 됩니다.

$ pip install git+https://github.com/tflearn/tflearn.git

Keras와 TFLearn 모두 MIT 라이센스 입니다.

첫 텐서플로우 도서

O’reilly에서 텐서플로우를 다룬 책이 올해 말쯤 출간될 예정입니다. 제목은 ‘Fundamentals of Deep Learning’ 입니다.

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http://shop.oreilly.com/product/0636920039709.do

아직은 정식 출간 전이지만 Early Release 를 구매해서 보실 수 있습니다. 저도 서둘러 구매해서 읽고 다시 포스팅 올리겠습니다.

(추가) 이 책은 원래 Theano를 이용해서 쓰려고 하다가 TensorFlow로 바꾸었다고 합니다. 1,2 장에서는 Theano 이야기가 조금 나오는데 3장 부터는 완전한 TensorFlow 예제를 사용하고 있습니다. 다 읽은 후에 각 챕터의 흐름을 요약하여 포스팅하겠습니다.

OpenAI의 연구원 셋업

3월의 마지막 날에 OpenAI의 초기 인력 구성이 발표되었습니다. 블로그에서 OpenAI 는 지난 몇달간 최고의 인재들을 영입했다고 그 면면을 발표하였습니다.

https://openai.com/blog/team-plus-plus/

Ian Goodfellow는 아마 온라인 머신러닝 책으로는 가장 유명한 deeplearningbook.org의 리더입니다. 또한 Ilya Sutskever와 함께 텐서플로우를 개발한 구글 브레인팀에 속해 있었습니다. Ilya Sutskever에 이어 구글에서 OpenAI로 옮긴 두번째 데이터 과학자인 것 같습니다.

Alec Radford는 클라우드 기반의 머신러닝 서비스를 제공하는 Indico의 최고 연구원으로서 이번에 OpenAI에 합류하게 되었습니다. Indico에서 떠나더라도 여전히 멘토 역할을 수행할 것이라고 합니다.

Tim Salimans는 머신러닝 소프트웨어를 개발하는 네덜란드 회사인 Algoritmica 의 창립멤버 중의 하나입니다. 그의 Kaggle 스코어를 보면 놀랄 수 밖에 없는데요. 예측 모델 분야에서는 전 세계에서 손가락에 꼽히는 데이터 과학자라고할 만합니다.

현재 토론토 대학에서 포스트닥터 과정 중인 Yura Burda의 논문에 대한 평가는 블로그에 나와있는 것과는 달리 조금 논쟁의 여지가 있는 것 같습니다.

스탠포드 비전랩(Vision Lab)의 교수인 Fei-Fei, Li(머신러닝, 딥러닝을 이용하여 특히 이미지 분류와 자동으로 설명-captioning-을 생성하는 분야 등을 연구합니다)는 자기 밑의 Ph.D. 과정의 학생이 백만달러의 연봉에 제안을 받는다고 말했습니다(와우~). 하지만 이런한 업계의 관행을 따라 OpenAI의 멤버가 모인 것은 아니라고 합니다. 엘론 머스크가 주장하는 대로 어느 정도는 공공의 이익을 위한 동기부여가 작용했을 것이라 추측합니다. 그렇다고 이들의 연봉이 클리어하게 공개된 것은 아닙니다. ^^

앞으로 또 어떤 과학자, 엔지니어들이 합류하게 될 지 이들이 모여서 만들어 내는 결과물은 어떤 것이 될지 궁금하고 기대되지 않을 수 없습니다.