우리가 구글을 이길 수 있을까? ML 모델을 만들던 팀원에게 가끔 했던 이야기다. 알파고가 인간을 이기고 AI 가 인류를 지배할 듯한 분위기가 좀 더 '일'로써 피부에 와 닿은 것은 구글 Auto ML을 경험하고부터였다. 구글 클라우드 플랫폼에서는 흩어져 있던 AI 기능들을 모아 통합 서비스로 Vertext AI라고 서비스하기 시작했다. 커리어리 피드 개선을 위해 게시글의 내용이 어떤 주제와 관련된 내용인지 카테고리 부여하는 일을 하기로 했는데, 데이터 분석 역량이 조금 부족한 우리에게 선택할 수 있는 옵션은 사용화된 제품을 쓰는 것! 아쉽게도 AWS Comprehend 한글이 지원되지 않아서 패스, 국내 서비스도 마땅하게 API 형태까지 제공되는 것은 없어서 패스. 남은 것은 구글 밖에 없는 상황에서 Vertex AI 의 Text 라벨링 기능을 시범삼아 도입해 봤다. 1000개의 게시글을 훌륭한 APM 들이 일주일을 고생해서 카테고리를 분류하며 학습 데이터 셋을 만들어 줬고, 쓰임이 적은 카테고리 몇가지를 제외하고 바로 Veretx AI 에서 학습! 결과는... 나쁘지 않다. 단 1000개를 학습했을 뿐인데 내용이 조금 긴 글의 경우 사람이 분류하는 것과 큰 차이를 느끼지 못했다. 잘 될까라는 고민이 이제 어떻게 이런 학습을 주기적으로, 자주 계속 시키면서 원하는 제품 레벨의 성과로 만들 수 있을 것이냐로 이어지게 되었다. 커리어를 위한 글들이 더 세분화 되기 위해서는 앞으로 우리에게 더 최적화된 모델을 개발해야 할 수 있겠지만 그 시작을 위한 디딤돌로는 나쁘지 않다. 맛있는 요리를 먹어봐야 그 레시피를 추측할 수 있듯이, 일단은 맛있는 기쁨을 누리는 작은 성공을 위해서 조금 더 구글과 친해져야 할 것 같다. ... 다음에는 Vertex AI를 어떻게 사용했는지 조금 더 구체적인 글을 올리는 것을 목표로!