2019 March) Google Developers ML Summit Seoul 2019 후기

행사 관련 링크는 https://events.withgoogle.com/google-developers-ml-summit-seoul/ 을 참조해주세요!

바로 어제!! 열렸던 Google Developers ML Summit Seoul 2019를

 보고 들은 것과 나름대로 알게 된 지식들을 공유하고 후기를 써보고자 하여 포스팅하게 되었습니다.

 

Agenda어젠다 세션과 Codelabs코드랩 세션으로 나뉘어서 진행이 되었습니다.

이번 포스팅에서는 어젠다 세션에 자세하게 포스팅하고자 합니다.

• Agenda Session
• 인사말: 임성혁 님 | Developer Relations Program Manager, Google

구글 개발자 생태계팀을 간단히 설명하시면서, GDE, GDG, StudyJam에 대해서 설명해주셨습니다.

 

GDG는 Google Developers Group으로 구글에 관심을 가지시는 개발자들이 모이신 그룹으로 대표적으로 GDG Seoul facebook으로 활동을 이어나가고 계십니다. 자세한 정보는 https://www.meetup.com/ko-KR/GDG-Seoul/ 을 참조하시면 됩니다.(활동은 GDG KR Calendar를 확인해주세요)

GDE는 Google Developers Experts으로 구글이 공식 인증한 기술 전문가라고 합니다. 구글 내에서 심사와 면접을 통해 선발되신다고 합니다.(https://developers.google.com/programs/experts/)

Study Jam은 현재 머신러닝이 활성화 되어있으며, 4월에는 머신러닝 중급반(알고있는 용어 정리 정도의 수준)과, 6월에는 심화반을 준비하신다고 하셨습니다.

이외에도 배우고 싶으시다면 

Coursera: How Google Does Machine Learning(https://www.coursera.org/learn/google-machine-learning)과 

Tensorflow 2.0: 머신러닝 배우고 사용하기(https://www.tensorflow.org/tutorials/keras?hl=ko) 을 참조하시면 됩니다.

 

• 기계학습 개요: 권순선 / Soonson Kwon 님 | Sr. Developer Relations Program Manager, Google

머신러닝과 딥러닝에 관해서 깊이 들어가지는 않고 대략적인 흐름을 설명해주셨습니다.

머신러닝과 딥러닝, 인공지능의 차이점과 Costfunction, Logistic/Linear/Softmax와 그 예시에 대해서 설명해주셨습니다.

 

한가지 인상깊은 부분은 머신러닝을 나눌 때 Supervised지도학습과 Unsupervised비지도학습, Reinforcement강화학습 외에 Semi-supervised가 있다는 것이였습니다!  자세히는 설명하지는 않으셔서 찾아본 결과 간단하게 말씀드리자면, 레이블이 붙여진 모델과 그렇지 않은 데이터를 동시에 사용해서 좋은 모델을 찾아보자!하는 목표를 가지고 있다고 합니다. 저도 이게 궁금해서 후에 포스팅할 예정입니다.

 

이와 더불어 이 부문에서 강조하신 점은 좋은 데이터를 어떻게 구할 것이고, 그것을 어떻게 정제, 필터링 할 것인지 계속 고민을 해봐야 하신다면서, 좋은 데이터의 중요성을 거듭 강조하셨습니다.

• TensorFlow 2.0: Machine Learning Made Easy: Kaz Sato | Developer Advocate, Google

Tensorflow 2.0이 전에 비해서 얼마나 바뀌었는지 설명하셨습니다.

가장 놀라웠던 점은 Keras와 즉시 실행(eager execution)을 이용한 쉬운 모델 작성이 용이해진 지점입니다.

특히 이분께서 Training의 Eager Execution을 강조하셨습니다! (포스팅 욕심이 생기네요)

 

• 누구나 시작할 수 있는 Google ML API 첫걸음: 이정운/Jungwoon Lee | Customer Engineer, Google Cloud

Google ML API가 얼마나 발달해왔는지 알아볼 수 있는 세션이였습니다.

AI를 민주화하는 것이 구글의 소망, 목표임을 말씀하시면서, Cloud Vision API에 관해서 예시들을 보여주셨습니다.

 

가장 실용성이 높겠다고 생각한 것은 Google Cloud Vision API의 Safe Search였습니다.(https://cloud.google.com/vision/docs/detecting-safe-search?hl=ko) 

이는 광고주들이 올리는 악의적으로 야한 사진들을 걸러내어 사이트의 건전함을 증진시키는 거였는데요, 확실히 요즘 뉴스 상, 하단을 봐도 자극적이고 선정적인 광고들이 아주 많아서 굉장히 불쾌함을 많이 느꼈었는데요, 이 API가 전체적으로 도입되야하지 않나 생각이 들었습니다.

 

재미있던 것은 Cloud Speech API의 WaveNet Voices입니다.(https://cloud.google.com/text-to-speech/?hl=ko)

여기서도 재미난 지점은 이것을 Google DeepMind가 해냈다는 것에서 참 구글이 대단함을 느꼈는데요 이로써 인간의 음성에 더 비슷하게 따라가는 생각이 흥미로웠습니다.

 

Google AI Building Block(https://cloud.google.com/products/ai/building-blocks/)과 그 밑에 어떤 서비스들이 실행되고 있는지 확인하면서 구글에게 경이로움을 단번에 느꼈습니다. 저도 그에 따라 빨리 카멜레온처럼 변화를 습득해야겠다는 생각은 필수였고요..

 

네 수업을 결석하고 참여했던 행사였는데 배운 점이 굉장히 많았습니다. 빨리 발전하고 싶다는 생각이 절박하네요!

이 포스팅으로 이런 행사를 주관하게 된 Google에게도 감사함을 말하고 싶습니다.

 

제 포스팅을 봐주셔서 감사합니다! 오늘도 좋은 하루 보내세요!:)

*문의사항이나 조언, 등등은 댓글로 달아주세요!