Q. 연구용도가 아닌 Production Level에서의 딥러닝은 얼마나 쓰일 수 있을지 궁금합니다.

기본 아바타 꾸무꾸무 2019. 01. 29. 조회수 119


현재 딥러닝이 사용되고 있는 용도를 보면 여러 논문들이 연구레벨에서의 딥러닝은 많이 쓰이는 것을 볼 수 있었습니다. 예를들면, 이미지에서 사물을 인식한다던지, 또는 문장의 카테고리를 분류한다던지 하는 식의 접근은 많이 본 것 같습니다. 하지만, 실제 Production Level에서 사용되는 용도로 서비스의 효율성을 증가시킨다던지, 또는 사용자의 패턴을 인식해서 효율적으로 공급을 배분시킨다던지의 하는 접근은 잘 못본것 같은데, 그런 용도로서의 딥러닝이 과연 효과적으로 쓰일 수 있는지, 정말 다른 접근방법보다 나은 방법이 될 수 있는지, 그리고 만약 쓰인다면 Cost-efficient하게 접근할 수 있는지 궁금합니다.

김태영 님이 답변을 등록했습니다.

김태영
케라스 코리아 2/3/2019

안녕하세요. 꾸무꾸무님, 케라스 코리아의 김태영입니다.

딥러닝은 현재 현업에서 많이 사용되고 있으며, 포털 등 인터넷 서비스에서도 그 기술 적용이 확산되고 있습니다.

저는 아마존에서 GAN을 이용해서 제품매출을 예약하는 연구를 보고 많은 인사이트를 얻었습니다.

https://arxiv.org/abs/1801.03244

저희회사에서도 딥러닝을 여러 분야에 적용을 하고 있는데, 드론이나 위성영상에서 객체를 추출하거나 현미경 영상에서 균을 판별하는 것은 모두 제품 레벨에서 이뤄지고 있습니다. 다른 연구론 전력에너지 매매를 강화학습을 통해서 효율성을 극대화 시킨 프로젝트도 있습니다. 시뮬레이션 환경을 가지고 계시다면 강화학습 적용 검토를 해보시는 것도 좋을 것 같습니다.

알파고를 이긴 알파제로 알고리즘을 이용해서 스케줄링 문제에 적용하였다는 연구도 있습니다.

https://openreview.net/forum?id=rkxtl3C5YX

현업 프로세스는 복잡하기 때문에 전체 프로세스에 딥러닝을 적용한다기 보다는 딥러닝으로 좋은 성능을 내고 있는 부분을 선별해서 적용해나가면 좋을 것 같습니다.

즐거운 설 명절 보내십시요.

김태영 올림