3.1 AWS로 머신러닝 학습하기

왜 AWS를 사용하는가?

AWS 머신러닝은 기계 학습을 모든 개발자의 손에 맡기는 것이다.

 

AWS는 가장 광범위하고 심층적인 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 서비스를 탁월한 유연성으로 제공한다.

AWS SageMaker를 사용하면 머신러닝 채틱 시간을 단축할 수 있다. 이전에는 전문 지식을 구축하는데 몇 개월이 걸렸지만 이제는 몇 주 또는 며칠만에 모델을 구축할 수 있다.

AWS는 머신러닝에 최적화된 가장 포괄적인 클라우드 서비스를 제공한다.

AWS에서는 다른 곳보다도 더 많은 머신러닝이 이루어진다.

 

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머신러닝 현황

사용 증가

2023년까지 인공지능 시스템은 $98B까지 증가할 것이다.

 

파일럿에서 운영화까지

2024말까지 75%의 기업이 시범 운영에서 AI 운영으로 전환될것으로 전망된다.

 

ML의 실제 처리

GPU와 컴퓨팅의 발전, 데이터 가용성, 새로운 알고리즘 및 클라우드의 성장 동력이 된다.

 

ML을 Devops에 통합

ML은 이제 주류 DevOps 프로세스의 일부이며, 전문화되고 격리된 프로젝트가 아니다.

 

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AWS 머신러닝 제공 항목

AWS AI 서비스

AWS의 사전 교육된 AI 서비스를 이용하면 맞춤형 권장사항, 컨택트 센터 현대화, 안전 및 보안 강화, 고객 참여 증진 등 다양한 애플리케이션에 즉시 사용 가능한 인텔리전스를 적용할 수 있다.

 

업계별 솔루션

기계학습에 대한 지식이 필요하지 않은 상태에서 의료 및 제조를 비롯한 다양한 산업의 다양한 애플리케이션에 인텔리전스를 추가한다.

 

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AWS 시스템 학습 서비스

AWS를 사용하면 모델을 빠르게 구축, 교육 및 배포할 수 있다. Amazon SageMaker는 ML 워크플로우에서 복잡성을 제거하여 모든 개발자 및 데이터 과학자가 다양한 유스케이스에 대한 머신러닝을 구현할 수 있는 완벽한 관리형 서비스다.

 

ML 인프라 및 프레임워크

AWS Workflow 서비스를 사용하면 기본 ML 인프라를 더 쉽게 관리하고 확장할 수 있다.

 

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시작하기

AWS는 AWS Deeplens, AWS DeepRacer, AWS DeepComposer과 같은 교육 리소스 외에도 독특하고 재미있는 방법으로 새로운 기계 학습 기술을 개발자의 손에 넣을 수 있도록 지원하는 교육 기기 포트폴리오를 제작했다.

 

AWS DeepLens 

딥러닝이 가능한 비디오 카메라

AWS DeepRacer

물리적 트랙에서 레이싱하여 보강학습 모델을 테스트하기 위한 자율경주용 자동차

AWS DeepComposer

완전히 독창적인 곡으로 변신하는 멜로디를 만들어 내는 생성 AI로 구동되는 작곡 장치

AWS ML 교육 및 인증

아마존 개발자를 교육하기 위한 교육과정