IT실무자, 비숙련 개발자도 머신러닝 모델 구축 가능
IT관련 실무자, 비숙련 개발자도 간단한 코딩만으로 머신러닝과 인공지능(AI) 프로젝트를 수행할 수 있게 됐다.
코드를 적게 사용하는 '로우코드(Low-Code)' 기술이 AI 개발자의 업무를 뒷받침할 수 있다고 빅데이터 전문매체 데이터나미가 2일(현지시간) 보도했다. 물론 코드화된 시스템을 완전히 대체할 수는 없다.
로우코드 기반의 AI 기술은 소규모의 데이터 분석에 적합하다. 전문 데이터과학자의 시제품ᆞ시범 서비스 개발도 지원한다.
원래 로우코드는 비IT, 현장 실무자들이 애플리케이션을 만들 때 주로 사용했다. 물론 프로그래밍 지식이 ‘약간’은 필요하다. 드래그앤드롭, GUI(Graphical User Interface) 등 사용자 친화적인 구조로 개발자가 아니라도 필요에 따라 애플리케이션을 직접 개발할 수 있다.
최근에는 로우코드가 AI용 프로그램 제작에 활용된다. 머신러닝을 신속히 도입하고자 하는 조직은 AI 용 로우코드 활용을 검토하는 데 관심이 있을 수 있다.
AI의 경우 머신러닝 모델을 구축하고 이를 만드는 데 활용되는 도구와 기술은 일반적인 애플리케이션 개발과 크게 다르지만 동일한 로우코드 기술이 여전히 적용된다.
크피르 예샤야후 베리톤(Veritone) 제품 담당 부사장은 “로우코드는 AI 분야에서 일반 개발자와 데이터 과학자가 AI빌딩 블록을 활용해 필요에 맞는 AI엔진을 만들 수 있게 해 준다"고 말했다.
빅데이터 분야에서는 파이썬 라이브러리인 ‘파이캐럿(PyCaret)’이 로우 코드 플랫폼으로 주목받고 있다. 파이캐럿은 코드 몇 줄만으로 사용자가 복잡한 머신러닝 작업을 수행할 수 있다.
모에즈 알리 파이캐럿 설립자는 데이터 과학자가 머신러닝을 더 빨리 할 수 있도록 돕기 위해 파이캐럿을 만들었다고 전했다.
자동화 머신러닝(AutoML) 도구로 로우코드를 적용할 수도 있다. 오토ML은 모델 선택, 매개변수 조율, 생산, 구축 후 관리 등 데이터 과학자가 전통적으로 처리하는 많은 AI 과제를 자동화할 수 있다.
테이터나미는 개발자가 로우코드로 모든 AI 프로젝트를 수행할 수는 없다고 지적한다. 다만 많은 프로젝트에서 로우코드를 활용해 경험이 적은 팀원이 더 많은 데이터 작업을 빨리 수행할 수 있다는 장점은 부인할 수 없다고 덧붙였다.
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