뉴턴의 CTO 블레어 뉴먼 – 인터뷰 시리즈

블레어 뉴먼은 뉴턴의 CTO로서, 기존의 모든 프레임워크, 비신경망 알고리즘 또는 자동 머신 러닝 제품보다 훨씬 더 효과적인 혁신적인 신경망 프레임워크 및 자동 머신 러닝(AutoML) 솔루션을 제공합니다. 이것은 모든 사람에게 인공지능(AI)을 제공합니다.

당신은 처음에 머신 러닝과 데이터 과학에 관심을 가지게 된 이유는 무엇인가?

개인적으로 나는 스마트 시티, 커넥티드 카 등과 같은 머신 러닝/데이터 과학이 제공할 수 있는 가능성에 항상 관심이 있었고, 이제는 TinyML도 제공할 수 있는 것들을 보고 있습니다. 인공지능의 민주화로 인해 우리는 실제로 모든 곳에서 머신 러닝을 보게 됩니다.

뉴턴의 기원에 대한 이야기를 공유해 줄 수 있나요?

우리는 여러 머신 러닝 프로젝트를 수행한 후에 모든 사람에게 인공지능을 제공하기로 결정했습니다. 이 기간 동안 우리는 지수적 성장을 제한하는 여러 장벽을 식별했습니다. 따라서 모든 사람에게 머신 러닝을 제공하기 위해 기술적인 장벽을 해결해야 했습니다. 필요한 데이터를 훈련하기 위한大量의 데이터… 기술 전문 지식이 필요 없는 자동화된 SaaS 솔루션… 마지막으로 플랫폼을 무료로 제공하여 마지막 장벽을 제거했습니다.

독자들이 이 용어에 익숙하지 않은 경우, TinyML이 무엇인지 정의해 줄 수 있나요?

나는 이것을 간단하게 유지하려고 합니다. 물리적 세계와 디지털 세계… 그리고 두 개의 엔티티가 교차하는 곳… 그것이 TinyML의 세계입니다. TinyML은 지능을 바로 그 경계에 가져옵니다.

TinyML의 가속을 방해하는 것은 무엇인가?

TinyML은 일반적으로 자원 관점에서 엄청난 자본이 필요합니다. HW, 임베디드 엔지니어, 머신 러닝 엔지니어, 통합을 위한 소프트웨어 개발자… 우리는 이러한 요구 사항을 크게 축소하는 데에서 우수합니다.

뉴턴은 정확성을 손상하지 않고 컴팩트한 모델을 어떻게 생성합니까?

전통적인 프레임워크(예: 텐서플로우)는 내재된 낭비를 포함하는 사전 존재하는 구조에서 시작합니다. 또한 모델을 구축하는 것은 매우 반복적인 프로세스이며, 모델을 구축한 후에는 통합하기 전에 최적화해야 합니다. 이것은 내가 상위-하위 접근이라고 부르는 것입니다. 뉴턴에서는 이 패러다임을 완전히 뒤집습니다. 우리는 하위-상위 접근 방식을 사용하여 하나의 뉴런에서 시작하여 모델을 구축합니다. 이는 다른 프레임워크에서 경험하는 내재된 낭비를 효과적으로 제거합니다. 네트워크 구조는 사전 정의되지 않으며, 훈련 중에 하나의 뉴런에서 성장합니다. 우리는 이것을 각 뉴런이 적용된 모델에 대한 상시 교차 검증과 결합합니다. 따라서 최종 모델은 항상 목적에 맞게 구축되며, 낭비가 없으며 완료 시 정확합니다.

뉴턴은 왜 백프로파게이션 또는 스토캐스틱 그라디언트 디센트와 같은 인기 있는 방법론을 사용하지 않나요?

우리의 특허된 접근 방식은 글로벌 최적화 방법론을 사용하여 이러한 방법론을 적용할 필요를 효과적으로 제거합니다.

뉴턴 솔루션은 전통적인 머신 러닝 접근 방식보다 얼마나 효율적인가요?

모델 생성 시간, 정확도, 모델 크기 및 결과적으로 시장 출시 시간과 같은 모든 주요 지표에서 우리는 일관되게 다른 프레임워크와 플랫폼을 능가하는 것을 보았습니다. 일반적으로 우리는 우리의 모델이 1000배 더 작고 시장 출시 시간이 70% 이상 줄어든 것을 경험합니다. 마지막으로, 우리의 설명 가능성 오피스는 모델과 각 예측에 대한 완전한 투명성을 제공하여 최고입니다.

뉴턴 플랫폼에서 제공하는 AI 설명 가능성에 대한 자세한 정보를 제공할 수 있나요?

우리의 설명 가능성 오피스는 여러 형태로 제공됩니다. 첫 번째는 훈련 전에 데이터의 통계를 제공하는 탐색적 데이터 분석(EDA) 도구입니다. 그 다음에는 기능 중요도 매트릭스를 통해 고객이 예측에 영향을 미치는 상위 10개의 기능과 최소한의 영향을 미치는 하위 10개의 기능을 식별할 수 있습니다. 그 다음 우리는 고객에게 각 예측에 대한 다음 수준의 투명성을 제공하여 각 예측이 특정 기능의 값이 변경되면 어떻게 변경되는지 볼 수 있습니다. 마지막으로, 모델이 퇴화하기 시작하고 모델을 다시 훈련해야 하는 경우 고객에게 알리는 라이프 사이클 관리 도구(모델-데이터-관련성 지표)를 제공합니다.

뉴턴에 대해 더 공유하고 싶은 것이 있나요?

뉴턴의 미션은 모든 사람에게 인공지능을 제공하는 것입니다. 우리는 이 가능성을 실현하기 시작했다고 믿습니다. 비데이터 과학자에게는 인공지능을 제공하거나, 季節된 데이터 과학자를 강화하여 제로 코드 SaaS 기반 솔루션을 제공하는 것입니다. 이제 TinyML의 가속화로 인해 우리는 실제로 인공지능을 민주화하는 길에 있습니다.

멋진 인터뷰에 감사합니다. 더 많은 정보를 배우고 싶은 독자는 뉴턴을 방문해야 합니다.