전 세계가 머신러닝(기계 학습)에 박차를 가하고 있다. 구글이 지난 10일 자사의 '머신러닝' 기술을 집약한 프레임워크를 공개한 가운데, MS도 머신러닝 기술을 오픈소스로 선보였다.

12일 마이크로소프(MS) 사는 내부 개발 자체 알고리즘이 탑재된 머신러닝 툴킷 DMTK(Distributed Machine Learning Toolkit)를 공유 사이트 기트허브에 올렸다.

MS 측에 따르면, DMTK는 서버기반의 프레임워크로 더욱 쉽게 머신러닝을 수행할 수 있도록 개발된 것이 특징이다. MS 아시아 리서치 랩에서 만들었으며, 다양한 업무용으로 컴퓨터를 쉽게 훈련시키기 위해 MS가 개발한 알고리즘 2개도 포함됐다.

국내에서는 어떨까? 먼저 네이버가 2013년부터 선행기술 연구소 '네이버랩스'를 주축으로 머신러닝 관련분야 연구를 진행해온 것으로 알려졌다. 적용된 분야로는 네이버 모바일 앱의 '번역기' 음성 검색 서비스, 네이버클라우드(전 N드라이브)의 사진 분류 서비스가 대표적이며 네이버쇼핑과 라인메신저 일부 서비스로 확장할 계획이다.

동종 업계인 카카오 또한 뉴스큐레이션 시스템 루빅스에 사용자의 뉴스소비 패턴을 분석한 후 유사 성향을 지닌 사용자를 그룹화하고, 관심 가질만한 뉴스를 자동추천해주는 머신 러닝 기술을 적용한 것으로 알려졌다. SK텔레콤 또한 독자 개발한 알고리즘을 적용해, 정보를 입력하지 않아도 스마트폰이 고객 일상을 분석, 정보를 제공해주는 미래형 서비스를 개발 중인 것으로 알려졌다.

일각에서는 "국내 머신러닝은 흐름을 선도한다기 보다 흐름을 놓치지 않는 수준에서 기술개발에 나서는 상황"이라는 시각도 보이고 있다. 단, 네이버 번역기는 지난 9월 국내 최초로 ‘2015 아시아 번역 품질 평가대회(WAT2015)’에서 1위를 차지하며 글로벌 경쟁력을 입증한 바 있다.

한편, 구글과 MS 등이 기술을 공개하는 것에 대해 업계 관계자들은 " 세계 개발자를 포섭하기 위한 의도"로 분석하고 있다. 머신러닝은 기본 알고리즘을 공개한다고 하여 단숨에 따라잡을 수 있는 기술이 아닌 만큼 자사의 경쟁력이 확고한 상태에서 더욱발전할 수 있는 가능성을 열겠다는 해석이다.