Launch HN: Nyckel (YC W22) – 몇 분 만에 ML 분류기(Classifiers)를 학습시키고 배포하세요

안녕하세요 HN, 저희는 Nyckel(https://nyckel.com)의 창업자인 George, Oscar, Dan입니다. Nyckel은 머신러닝 (ML) 경험이 없는 개발자도 아주 적은 학습 데이터만으로 이미지와 텍스트를 분류할 수 있는 ML 함수를 학습시키고 배포할 수 있게 해줍니다. 저희는 사용자가 몇 개의 레이블이 지정된 데이터 포인트(labeled data points)만으로 몇 분 만에 서버리스 머신러닝 분류기(serverless machine-learned classifier)를 구축할 수 있도록 지원합니다.

최근의 YC 기업들을 포함하여 ML-as-a-Service (MLaaS) 분야는 매우 밀집되어 있습니다. 그렇다면 왜 저희는 Nyckel을 만들었을까요? 저희의 목표는 가볍고, 빠르고, 재미있으며, 접근하기 쉬운 도구를 만드는 것입니다. 학습에는 단 몇 초밖에 걸리지 않으며, 수십 개의 어노테이션 (annotations)만 있으면 됩니다. 저희는 ML 전문 용어 (ML-lingo)를 피하고, 개발자들이 소외감을 느끼게 만드는 추상적인 개념들을 제거했습니다. 가격 정책은 투명하고, 가입은 즉각적이며, 플랫폼은 100% 셀프 서비스 (self-serve)로 운영됩니다.

ML 배경 지식이 없는 숙련된 엔지니어인 Dan은 사용자가 기여한 콘텐츠를 수동으로 큐레이션해야 하는 소셜 웹사이트를 구축하고 있었습니다. 그는 ML을 통해 이 큐레이션 과정을 자동화하는 방법을 찾아보았으나, 복잡한 설정과 ML 개념에 대한 지식을 요구하는 서비스들만 발견했습니다. 그는 AI 연구자인 친구 Oscar와 이야기를 나누었고, 두 사람은 현재의 솔루션들이 불필요하게 복잡하며 개발자 친화적인 적절한 추상화 (abstractions)를 제공하지 못한다는 점을 깨달았습니다. 저희는 Dan과 같이 투입되는 노력 때문에 유사한 문제들을 해결하지 못한 채 남겨두는 엔지니어들이 많다고 생각합니다.

Nyckel을 사용하면 소량(또는 대량)의 데이터를 업로드하고, 클래스(class)당 최소 2개의 예시를 어노테이션하면, 학습된 모델이 클라우드에 배포되어 REST API를 통해 호출할 수 있는 상태가 됩니다. 이 모든 과정은 몇 초 안에 이루어집니다. 모델을 사용하면서 새로운 데이터 포인트를 발견할 때마다 추가로 제공함으로써 모델을 계속해서 개선할 수 있습니다. 또한 UI에서 데이터를 탐색하고 어노테이션할 수도 있습니다.

Nyckel의 AutoML 엔진은 메타 전이 학습 (meta transfer learning)을 기반으로 합니다. 대규모의 사전 학습된 신경망 (pre-trained neural networks) 세트를 활용하여 데이터를 표현하기 때문에 "전이 (transfer)"라고 부르며, 사용자의 특정 문제에 따라 어떤 네트워크를 시도할지 정보에 기반한 결정을 내리기 때문에 "메타 (meta)"라고 부릅니다. 이러한 설계는 고도의 병렬 실행을 가능하게 하여, 수백 개의 컴퓨팅 노드 (compute nodes)가 병렬로 특징 (features)을 추출하고 모델을 학습시키므로 수천 개의 샘플이 있더라도 학습에 단 수십 초밖에 걸리지 않습니다. 저희는 최신 딥러닝 (deep-learning) 네트워크의 동향을 파악하고 있으며, 기존 모델과 새로운 모델을 개선하기 위해 시스템에 새로운 네트워크를 지속적으로 추가하고 있습니다. 학습된 모델은 탄력적인 추론 인프라 (elastic inference infrastructure)에 즉시 배포됩니다.

저희 고객들은 다음과 같은 작업에 Nyckel을 사용하고 있습니다: 중고차 마켓플레이스에서 사진에 태그를 달고 정리하기; CRM을 위해 고객 응답 및 지원 티켓을 분류하기 (다국어 지원); 사용자 인증을 돕기 위해 가짜 프로필 사진과 진짜 프로필 사진을 판별하기; 교정 조치를 제안하기 위해 혈당 차트 분석하기; 그리고 벌크 식품을 위한 바코드 없는 스캐너 구축하기.

Oscar는 4,000회 이상의 AI 연구 과학 인용 횟수를 보유하고 있으며, 여러 산업 분야의 애플리케이션 경험이 있습니다. Dan은 커리어 전반에 걸쳐 여러 개발자 API (developer APIs)를 설계해 왔으며, 가장 최근에는 Square의 개발자 API를 담당했습니다. 저는 Oracle Cloud에서 Functions-as-a-Service 팀을 이끌었으며, 대규모 클라우드 시스템을 구축한 폭넓은 경험을 가지고 있습니다. 저희는 ML, 클라우드, 그리고 API 전문성이 이 문제를 해결하기 위한 최적의 조합이라고 생각합니다!

저희는 항상 무료로 사용할 수 있는 티어 (free tier)를 포함한 탄력적인 가격 정책을 제공합니다. 무료 티어를 초과하면, 예측을 위해 함수 (function)를 호출할 때 비용이 발생합니다.

이 모든 것을 여러분께 보여드릴 수 있게 되어 정말 기쁩니다. 끝까지 읽어주셔서 감사합니다! 저희 서비스를 확인해 보시고, Nyckel에 대한 의견과 일반적인 ML 툴링 (ML tooling) 분야에서의 경험을 공유해 주시면 감사하겠습니다.