페이스북은 2일(현지시간) 연례 개발자 행사 'F8'에서 해시태그를 주석으로 단 수십억장의 공개 인스타그램 사진을 이미지 인식 트레이닝에 사용한다고 밝혔다.
페북은 과거 데이터를 분석하기 위해 수백 개의 GPU를 동원해 다양한 방법들을 시도했었지만, 최선의 방법은 이미지넷의 딥러닝 방법이었다고 소개했다. 엄청난 수의 사진과 해시태그를 관찰하는데 사람들이 일일히 검토하는 방법은 비효율적이라고 판단했던 것.
페이스북은 '사전 트레이닝' 단계의 연구를 통해 한 사진에서 어떤 해시태그가 다른 해시태그보다 우선시 되는지 관찰했다. 여기에 사용되는 딥러닝 모델은 35억개의 인스타그램 이미지, 1만 7천여개의 해시태그를 총체적으로 학습했다.
관련기사
- 인스타그램, 댓글서 집단 괴롭힘 막는다2018.05.03
- 인스타그램, '포커스 카메라' 기능 추가2018.05.03
- 인스타그램, 애플워치용 앱 지원 중단2018.05.03
- 페북·인스타·카톡·밴드 개인정보 수집 실태점검2018.05.03
테크크런치 등 외신은 페이스북이 이러한 이미지 인식률을 높이려는 노력들이 결국 사용자들에게 더 나은 검색 서비스와 접근성을 제공할 것이라고 내다봤다.
다만 페이스북이 아무리 공개된 사진만을 이용한다 하더라도, 인스타그램 회원들이 페이스북의 대규모 딥러닝 학습에 공헌하기 위해 사진을 게재하는 것은 아닐 것이라고 지적했다.
