하이퍼커넥트가 글로벌 컴퓨터 과학 분야 학회인 국제컴퓨터비전학회(ICCV)에서 머신러닝(ML) 관련 기술논문을 발표한다고 전했다. ICCV는 컴퓨터비전·패턴인식학회(CVPR), 유럽컴퓨터비전학회(ECCV)와 함께 컴퓨터 비전 분야를 대표하는 3대 국제학술대회 중 하나로, 10월 프랑스 파리에서 개최될 예정이다.

이번 학회에서 하이퍼커넥트는 ‘TiDAL: 효율적인 학습 과정의 모델 행동에 기반한 액티브 러닝 기법’이란 주제의 논문을 발표할 예정이다.

‘TiDAL’은 ML 데이터 학습 효율을 높일 수 있도록 설계된 기법으로 데이터 풀에서 모델 성능 향상에 가장 유용한 데이터를 지능적으로 선별하고 효율적으로 라벨링해 ML 고도화를 뒷받침한다.

AI기술을 통해 라벨링된 데이터는 액티브 러닝으로 예측한 값과 실제값의 오차를 측정하는 알고리즘을 통해 검증하는 작업이 필요하다. 

TiDAL은 학습 중 변화하는 모델 동작을 감지해 기존 액티브 러닝 방식보다 더욱 정교하게 데이터를 예측해 기존 방식보다 적은 비용과 인력을 줄이면서 데이터 라벨링 작업의 정확도를 높여 향상된 성능의 ML 모델을 설계할 수 있다고 사측은 설명했다.

하이퍼커넥트 하성주 AI랩 총괄 디렉터는 “이번 발표는 하이퍼커넥트의 뛰어난 기술력을 입증한 것”이라며, “이번 연구를 하이퍼커넥트의 다양한 서비스에 적용해 사용자의 경험 가치를 높이는 데 기여할 것”이라고 말했다.

한편, 하이퍼커넥트는 지난해 ECCV에서 ‘레이블 오교정을 방지하는 효율적인 전이행렬 추정을 통한 노이즈 레이블 학습’ 논문을 발표했으며, 글로벌 학회에서의 잇단 논문을 발표하면서 ML 기술 경쟁력을 과시했다.