메타 플랫폼, "'빈 머신(Bean Machine)'으로 모델링 불확실성 잡는다"...자동으로 확률 추론 가능

메타 플랫폼, 확률적 추론 자동으로 하는 프로그래밍 언어 '빈 머신' 소개
ML이 잡아내기 힘든 우연히 발생하는 변수 찾아
불확실성, 설명가능성, 신속성 갖춰
파이토치 기반으로 구성돼 다루기 간편

 

(출처=메타 블로그)

인공지능 모델 설계에 확률적 추론을 자동으로 해주는 프로그래밍 언어가 나왔다.

 

메타 플랫폼(전 페이스북)이 복합적이고 빠른 확률적 추론이 가능한 프로그램 ‘빈 머신(Bean Machine)’을 소개했다고 미 기술매체 ‘벤처비트’가 16일(현지시각) 보도했다. 해당 프로그램은 불확실성 예측뿐만 아니라 신속성, 설명가능성 기능도 갖췄다.

 

파이토치를 접목해서 다른 프로그램 언어보다 사용하기도 쉽다. 개발자는 빈 머신이 제공하는 확률분포도를 보면서 불확실성이 적은 쪽으로 모델 구축만 하면 된다.

 

빈 머신(Bean Machine), 어떤 원리인가

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빈 머신을 통한 확률적 추론 예시. (출처=메타 블로그)

빈 머신은 확률론적 프로그래밍 언어다. 생성적 확률 모델(Generative probabilistic models)로 개발과 배포를 효과적으로 한다. 사용자가 특정 모델을 개발할 때 미처 생각하지 못한 변수에 대해 확률분포도를 통해 알려준다. 모델 개발에 생기는 문제를 사전에 방지해 주는 게 주요 특징이다.

 

해당 프로그램은 파이토치 기반으로 만들어져서 다른 플랫폼보다 비교적 다루기가간단하다고 벤처비트는 보도했다. 최첨단 추론 알고리즘을 구현함으로써 사용자에 맞는 맞춤형 추론을 선택하고 프로그래밍할 수 있도록 해 유연성도 갖췄다.

 

불확실성, 설명가능성, 신속성 모두 갖춰

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딥러닝 모델은 불확실성을 잡지 못할 수 있다. 특히 우연히 생기는 불확실성은 딥러닝만으로 잡아낼 수 없다. 데이터를 더 추가해도 자연적인 무작위성에서 발생하는 변수를 모두 찾아낼 수 없다는 의미다. 빈 머신은 ▲불확실성 예측 ▲신속성 ▲설명가능성을 통해 이를 해결할 수 있다. 

 

전문가는 자신이 설계한 특정 모델 시스템 예측에 대해선 잘 알고 있다. '빈 머신'을 통해 해당 시스템 예측 가능성뿐만 아니라, 우연히 발생할 수 있는 가능성 있는 예측까지 확인할 수 있다. 따라서 사용자가 모든 가능성을 꿰뚫어 보지 못하는 ‘블랙박스’ 형태로 작업할 필요가 없다. 특정 예측이 나온 이유까지 해석할 수 있다. 특히 파이토치(PyTorch) 를 통해 만든 프로그래밍 언어이기 때문에 사용하고 해석하기가 쉽다.

 

사용자는 대규모 모델도 빨리 이해하고 집중할 수 있다. 보통 소스 코드 모델링은 많은 수작업이 이뤄진다. 단순 작업으로 시간이 많이 소요된다는 의미다. 빈 머신은 모델에 데이터와 관련된 모든 수동 작업을 자동으로 처리한다. 따라서 사용자는 시간 효율적으로 모델링 작업만 집중하면 된다. 

 

AI타임스 김미정 기자 kimj7521@aitimes.com

 

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