‘세트-트랜스포머’ 등 AI·머신러닝 알고리즘 관련 이론 제시

 

[아이티데일리] AI트릭스는 국제 머신러닝 학회 ‘ICML 2019(International Conference on Machine Learning 2019)’에 자사의 논문 7편이 채책됐다고 10일 밝혔다.

ICML은 대표적인 머신러닝 학회 중 하나로, 매년 인공지능(AI) 분야의 다양한 머신러닝 알고리즘의 이론적 기반에 관한 내용을 다루며 관련 연구자들에게 새로운 접근 방법을 제시한다. 올해에는 이달 10일부터 15일까지 캘리포니아 롱비치 컨벤션센터에서 개최되며, 총 3,424편의 논문이 제출돼 그 중 774편이 채택됐다.

AI트릭스는 올해 ICML에서 총 7편의 논문이 채택됐다. 특히 ‘Set Transformer: A Framework for Attention-based Permutation-Invariant Neural Networks’ 논문을 통해 3차원 물체 인식이나 소수샷 분류 등 객체 집합을 입력 데이터로 받는 문제들에 적합한 알고리즘인 세트-트랜스포머(Set Transformer)를 제안했다.

세트-트랜스포머는 기존의 트랜스포머(Transformer)에서 부호화(encoder) 및 복호화(decoder) 계층에 어텐션 메커니즘(attention mechanism)을 적용한 것으로, 그룹 내 객체들의 순서와 상호관계까지 고려하도록 설계됐다. 특히 희소 가우시안 프로세스(sparse gaussian process)에서 주로 사용하는 유도점(inducing point) 학습 기법으로 기존 셀프 어텐션(Self-Attention)의 계산 복잡도를 낮춰 더 많은 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다.

유진규 AI트릭스 대표는 “전 세계적으로 AI 분야 인재 확보 경쟁이 치열한 상황에서 이렇게 훌륭한 인재들과 함께 할 수 있어 영광이며, 글로벌 학회를 통해 다시 한 번 AI트릭스의 기술력을 인정받게 돼 기쁘다”면서, “앞으로도 연구진들이 연구에 매진할 수 있는 환경과 문화를 조성해 더욱 좋은 성과를 낼 수 있도록 힘 쓸 계획”이라고 말했다.

한편 AI트릭스는 ICML 외에도 인공신경망학회(NeurIPS), 표현학습국제학회(ICLR) 등 AI·머신러닝 분야의 글로벌 학회에서 뛰어난 성과를 거두며 기술력을 인정받고 있다.

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