라즈베리 파이를 이용해, 플랫폼에 적용할 맞춤형 모델을 개발하는 일은 그동안 매우 까다로웠다. 라즈베리 파이의 제한된 처리 능력 때문이다. 그러나 이제는 라즈베리 파이로 머신러닝 애플리케이션을 개발하는 것이 수월해질 것으로 보인다.
라즈베리 파이, 이제 맞춤형 머신러닝 애플리케이션 개발에 사용한다
글로벌 테크 매체 테크리퍼블릭의 보도에 따르면, 클라우드 기반 첨단 기기용 머신러닝 개발 플랫폼 기업 에지 임펄스(Edge Impulse)가 라즈베리 파이4 공식 지원을 통해 임베디드 리눅스에 진출한다고 발표했다.
이 덕분에 사용자는 데이터를 업로드하고, 클라우드에서 사용자 지정 머신러닝 알고리즘을 학습한 뒤 라즈베리 파이로 자신의 머신러닝 알고리즘을 배포할 수 있게 되었다.
C , Go, Node.js, 파이썬을 포함한 라즈베리 파이용 4개의 새로운 머신러닝 소프트웨어 개발 키트(SDK)가 매주 제공돼, 사용자가 자체적으로 사용자 정의 응용 프로그램을 프로그래밍하여 참조할 수 있게 한다.
새로운 SDK를 활용해, 카메라 마이크에서 데이터를 수집할 뿐만 아니라 사용자가 가속계, 자기계, 동작 센서, 습도, 온도 센서 등 라즈베리 파이와 연결할 수 있는 다른 유형의 센서로부터 데이터를 캡처할 수 있다.
게다가 객체 감지 지원도 추가됐다. 이는 라즈베리 파이 사용자가 '스톡' 분류 모델에 의존하지 않고 자신의 장치에 캡처된 카메라 데이터를 사용하여 사용자 지정 객체 감지 알고리즘을 훈련시킬 수 있다는 것을 의미한다.
이를 통해 개발자는 라즈베리 파이 카메라를 사용하거나 라즈베리 파이4의 USB 슬롯 중 하나와 웹캠을 연결해, 자신만의 맞춤형 컴퓨터 비전 애플리케이션을 제작할 수 있다.
라즈베리 파이 관계자 의견은?
라즈베리 파이 기술 문서 담당자인 알라스데어 앨런(Alasdair Allan)은 그동안 머신러닝 애플리케이션을 위한 데이터 유형 및 사용 사례의 다양성 때문에 매우 유사한 모델 간 성능 비교가 어려웠다고 말한다.
그리고, 에지 임펄스의 발표와 관련, "데이터 수집 및 머신러닝 모델 교육, 그리고 맞춤형 모델 배포 등 중요한 기능이 추가됐다"라고 평가했다.
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