오늘은 스타트업과 관련해서 몇 가지 뉴스가 있었다. 가장 눈길을 끄는 것은 트위터가 WhetLab을 인수했다는 기사였다.
일단 인텔이 wearable head-up display를 만드는 Recon이라는 스타트업을 $175M 정도에 인수했다고 한다. 이전부터 이 회사에 투자를 했고, 아는 사람은 별로 많지 않지만, 이미 관련 업계에서는 꽤 지명도도 있다고 한다. 기사링크
Google 의 Nest가 Dropcam을 인수한지 얼마 되지 않아서 dropcam pro와 거의 유사한 제품을 출시했다. 몇 가지를 제외하고는 거의 비슷하며, 아래의 기사를 보면 Nest의 전략을 엿볼 수 있다. 기사링크
Airbnb가 24조원이 넘는 가치로 $1B, 즉 1조원이 넘는 금액을 투자 받았다고 한다. 이미 Airbnb는 세계적인 호텔 체인 Marriot 를 뛰어 넘는 가치 평가를 받게 되었고, Expedia는 훨씬 뛰어넘는 가치를 갖게 되었다. 아직 Airbnb는 전 세계 lodging service 의 1% 정도만을 점유하기 때문에, 이를 10%까지 점유할 계획이라고 한다.
개인적으로 Airbnb 서비스를 좋아하는데, 국내에서는 Airbnb가 딱히 이점이 아직은 없는 것 같다. 소셜 커머스 3사가 워낙 치열하게 경쟁하고 있고, 그 외의 기존 커머스 업체들도 치열하게 경쟁하기 때문에, airbnb보다 저렴한 가격으로 펜션이나 리조트 등을 이용할 수 있어서 매력도가 떨어진다. 또한 우리나라가 워낙 국토가 작아서 끝에서 끝까지 반나절이면 갈 수 있기 때문에 모텔과 같은 모델이 아니면 숙박 관련 시장은 그리 크지 않다. 그 외에도 국내에서는 여러 가지 문제가 있기도 하고 말이다. 다만, 해외로 눈을 돌리면 airbnb의 서비스가 굉장히 매력적이다. 앞으로가 더 기대되는 회사이다. 기사링크
Twitter 가 Machine Learning startup인 캐나다의 WhetLab을 인수하였다.
내가 인공지능 쪽에 관심도 많고, 이 분야에서 일하고 있기도 하니 관심있게 봤는데, 뉴스기사에서 “Hugo Larochelle” 라는 이름이 눈길을 끌었다. 이 교수는 자신의 Neural Network 강의를 Youtube에 올렸는데 내용이 꽤 좋다. Coursera에 올라가 있는 Hinton 강의는 내용은 좋긴 하지만 좀 딱딱하고 지루한데, Hugo Larochelle 의 강의는 좀 더 쉽고 간단하지만 덜 어렵고 도움이 많이 되었었다.
그래서 WhetLab이라는 스타트업에 대해 좀 더 살펴 보았는데, 이 회사는 기업들이 좀 더 쉽게 Machine Learning 기술을 이용할 수 있게 도와주는 스타트업이다. 많은 회사들이 ML에 대해 알고 있고, 데이터 마이닝과 같은 것의 중요성에 대해 알고는 있지만 이것을 실제로 활용하려면 여러 박사급 전문가들이 필요하다 보니 이것이 쉽지가 않다. 따라서, 이것을 좀 더 쉽게 할 수 있게 해주는 서비스를 하는 스타트업이며 “AI for AI” 를 표방하고 있다.
다만, 홈페이지에 공개된 내용을 찬찬히 뜯어보면 그 정도까지는 아니고 deep learning 과 같은 알고리즘을 이용하여 최적의 결과를 뽑아주는데, 그 때 특허도 낸 최적화 방법을 이용하여 좋은 결과를 뽑는 플랫폼이라고 볼 수 있다. 자신들의 서비스가 hyperparameter optimization 성능이 아주 좋다고 말하고 있다.
여기서는 Bayesian Optimization을 이용하여 최적화를 한다고 하는데, 알아 둘 것은 이 스타트업 창립멤버 중 세 명이 “PRACTICAL BAYESIAN OPTIMIZATION OF MACHINE LEARNING ALGORITHMS” 라는 논문을 2012년에 출판한 저자라는 사실이다. 이 논문은 citation count가 200이 넘는 뛰어난 논문인데, 이 논문을 바탕으로 스타트업을 세웠다고 할 수 있다. 튜토리얼 페이지 에 가면 좀 더 자세히 어떤 식으로 이 서비스가 돌아가는지 확인할 수 있다.
이걸 보면, Twitter가 왜 이 스타트업을 인수했는지 알 수 있는데, 이 기업의 서비스 때문에 인수했다기 보다는 acqui-hire 개념으로 뛰어난 인공지능 전문가들을 채용하려는 목적으로 인수했다는 것을 알 수 있다. 어쨌든, 이 기사를 보며 자신의 분야에서 좋은 업적을 남기는 것이 얼마나 중요한지를 느꼈고, 자신의 연구 결과를 이용하여 사업화 하고 스타트업을 세우는 것을 굉장히 잘 하는 교수들을 보며 정말 대단하다고 느꼈다. 우리나라는 교수가 사업을 잘 하기가 쉬운 일이 아닌데, 교수들이 사업을 해서 성공하는 케이스들이 굉장히 많은 것이 대단했다.
아무튼, 이 스타트업의 핵심 기술이었던 Bayesian Optimization 은 오픈소스로 github에 공개되어 있다. 소스링크 이 논문은 읽어보면 SVM, LDA, CNN 등 서로 다른 분야의 서로 다른 알고리즘을 BayesOpt를 이용하여 최적화 하여 빠르게 학습하고 좋은 성능을 냈다고 한다. 두고 두고 참고 할 만한 논문이다.