페이스북, 기계학습 도구 AX·블로우토치 2종 배포

최적의 학습효과 및 자동화 서비스 목표

페이스북이 제한된 데이터 환경에서도 최적의 학습 효과를 낼 수 있는 기계학습툴 2종을 배포했다.

페이스북은 지난 2일(현지시간) 미국 캘리포니아에서 개최한 개발자 컨퍼런스 ‘F8 2019’에서 기계학습 툴인 ‘블로우토치’(BoTorch)와 ‘AX’를 공개했다.

두 툴은 제한되고 오류가 포함된 데이터로도 인공지능 학습을 통해 문제를 해결할 수 있는 적응형 실험(adaptive experimentation)을 목표로 개발됐다.

페이스북은 해당 툴을 이용해 AI를 학습시켜 뉴스피드와 인스타그램의 순위 모델을 조정해 사용자 경험을 향상시키고 비디오 재생, 페이스북 라이브 및 미디어 업로드 알고리즘을 최적화해 보다 고품질의 부드러운 비디오 스트리밍을 제공하는 등 광범위한 분야에서 문제를 해결하고 있다고 밝혔다.

두 프로그램은 오픈소스 형태인 만큼 깃허브 등을 통해 다운받아 제한 없이 사용할 수 있다. 단 블로우토치는 딥 러닝 프레임워크인 파이토치(pytorch)가 설치돼 있어야 하며 AX는 파이썬3.6 환경이 요구된다.

페이스북이 공개한 AI 적응형 실험 범용 플랫폼 ‘AX.

■ AI 적응형 실험 범용 플랫폼 ‘AX’

AX는 적응형 실험 과정에 맞춰 AI 관련 기능을 최적화하고 자동화하는 범용 플랫폼이다.

실험을 시작하면 Ax는 주어진 과제에 맞춰 베이지안 최적화, 멀티암드밴딧(MAB) 등 중에서 최적의 알고리즘을 자동으로 선택하는 등 학습, 관리, 배포 등 모든 관리 기능을 자동으로 실시 사용자의 개입을 거의 필요로 하지 않는다.

또한 맞춤 데이터 모델링 및 의사 결정 알고리즘을 손쉽게 통합하고 최적화 서비스를 구축할 수 있도록 개발자 API 지원한다.

AX는 함께 공개된 블로우토치와 연계해 최적의 구성을 사용할 수 있고 동시에 프레임워크 독립적 인터페이스 이용해 파이토치, 넘파이와 자체 코드를 연결할 수도 있다.

이 밖에도 새로운 적응형 실험 알고리즘을 평가하고 테스트 문제에 대한 다양한 알고리즘의 최적화 성능을 쉽게 비교하고 재현 가능한 연구 결과를 저장할 수 있는 벤치마킹 스위트를 지원한다.

베이지안 최적화(Bo) 리서치 라이브러리 ‘블로우토치’.

■ 베이지안 최적화(Bo) 리서치 라이브러리 ‘블로우토치’

블로우토치는 베이지안 최적화(Bo)의 리서치 라이브러리다. 베이지안 최적화는 AI 학습을 수행하기 위해 사전에 설정해야 하는 값인 초기값(하이퍼 파라미터)의 최적값을 탐색 및 예측하는 알고리즘 중 하나다.

이 알고리즘은 확률론적 방법을 기반으로 속도가 빠를 뿐 아니라 일부 오류가 있어도 문제를 줄일 수 있어 제한된 데이터에서도 안정적인 성과를 낼 수 있는 것이 특징이다.

초기값은 인공지능을 훈련시키기에 앞서 학습률이나 배치 크기 등에 적용되는 가중치를 말한다. 초기값이 최적화되지 않으면 학습속도가 느려 지거나 가장 적합한 학습의 목표를 찾지 못하는 오버슈팅(overshooting) 현상을 겪을 수 있다.

즉 블로우토치를 이용하면 베이지안 최적화를 이용해 AI 학습에 필요한 초기값을 보다 빠르고 정확하게 얻어낼 수 있다는 것이다.

또한 이 툴은 파이토치의 자동차별화, 대규모 병렬처리 대화식 개발을 위한 동적 계산 그래프를 지원하며 모듈식으로 설계돼 있어 개별 구성 요소를 교체하거나 재배열할 수 있다.