일본 통신서비스업체인 NTT는 2016년 딥러닝(심층학습) 학습에 필요한 시간을 기존 대비 최대 1/5로 단축하는 기술을 개발했다고 발표했다.

학습시간의 단축이 가능하도록 자동조정하는 기능을 모듈화해 프로그램에 입력하는 것만으로 실현할 수 있다. 딥러닝을 도입할 때 드는 비용과 시간을 단축하는 것이 주요 목표로 2016년 6월 말까지 효과를 상세하게 검증할 계획이다.

딥러닝에서는 올바른 처리결과를 이끌어내기 위해 컴퓨터는 사전에 학습데이터를 바탕으로 정답과 오답의 판단을 배운다.

학습데이터는 화상인식이 목적이라면 다양한 화상데이터, 바둑게임이라면 기보데이터 등 데이터량이 방대하다. 이에 따라 학습시간은 수시간에서 최장 수개월까지 오랜 시간을 필요로 한다는 문제가 있었다.

하지만 이번에 개발한 신기능을 입력하면 기존 대비 1/5 혹은 절반으로 단축할 수 있다. 최근 구글의 알파고와 한국의 이세돌 9단이 바둑대국을 하면서 인공지능(AI)에 대한 관심이 증폭되고 있어 관련 산업에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다.

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▲기계학습을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 딥러닝(출처 : NTT컴웨어)