클라우드 머신 러닝의 4가지 주요 이점: 알아야 할 모든 것

꽤 오랜 시간 동안 머신 러닝은 대부분의 기업에서 손이 닿지 않는 곳에 있었습니다. 조직에 실질적인 가치를 더하는 하드코어 머신 러닝, 즉, 우리가 말하는 것과 동시에 기술은 발전하고 있습니다. 그리고 이러한 발전은 다양한 기업에서 광범위하고 적절하게 사용할 수 있도록 머신 러닝 영역에도 적용되었습니다. 그리고 장기적인 효과를 살펴보면, 이것은 파괴와 혁명에 지나지 않습니다. 그러나 기업은 실제로 어떤 영향을 받을까요? 오늘은 조금 더 자세히 알아보도록 하겠습니다.

머신 러닝이란 무엇입니까?

아시는 분들을 위한 간략한 요약과 모르시는 분들을 위한 간략한 소개.

기계 학습은 인공 지능의 광대한 전체 분야의 하위 집합/일부입니다. 자체 학습 알고리즘의 개발과 관련이 있습니다. 이러한 알고리즘은 레이블이 있거나 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트 및 예제를 통해 훈련된 다음 새로운 데이터 패턴에 대한 예측을 수행하는 데 사용됩니다.

짐작할 수 있듯이 머신 러닝은 인공 지능 영역에서 엄청난 도약을 했으며 지금도 그렇습니다. 결정을 내리기 위해 정적 프로그램을 사용하는 대신 그 순간 에 알고리즘에 제공된 데이터가 결정을 내리는 데 사용됩니다. 이는 인간이 결정을 내리는 방식과 유사합니다. 과거의 경험(알고리즘의 경우 '트레이닝 데이터')을 통해 찾고자 하는 것이 무엇인지 파악하고 여기에 현재 데이터와 함께 사용하여 결정을 내립니다.

많은 발전이 이루어졌지만 아직 해야 할 일이 많이 남아 있습니다. 과학자와 연구자들은 알고리즘이 답에 도달하기 위해 인간의 개입과 추가 프로그래밍이 필요하지 않은 미래를 상상합니다.

머신 러닝 기능 진입에 대한 도전

가장 큰 것은 다음과 같습니다.

1. 공급이 부족하고 쉽게 구할 수 없는 전문 기술과 전문성 필요
2. 배포 비용. 컴퓨팅 특수 목적 하드웨어 요구 사항은 개발, 인프라 및 인력에 더 많은 비용을 추가합니다.
3. CNTK, MXNet 및 TensorFlow와 같은 오픈 소스 기계 학습 프레임워크를 사용하더라도 더 많은 컴퓨터 요구 사항으로 인해 확장할 때 문제가 발생합니다.

클라우드의 머신 러닝이 비즈니스를 혁신하는 방법

클라우드의 머신 러닝이 비즈니스에 도움이 되는 4가지 주요 방법이 있습니다. 이것들은:

비용 효율성

클라우드에는 종량제 모델이 있습니다. 이를 통해 회사는 항상 매일 사용하지 않을 과중한 작업과 값비싼 기계 학습 시스템에 투자할 필요가 없습니다. 그리고 대부분의 기업에서 기계 학습을 작업 방식이 아닌 도구로 사용하기 때문에 이는 사실입니다.

AI 또는 머신 러닝 워크로드가 증가하면 클라우드의 종량제 모델이 유용하고 기업이 비용을 절감하는 데 도움이 될 것입니다. GPU의 성능은 비용이 많이 드는 장비에 투자하지 않고도 활용할 수 있습니다. 클라우드의 기계 학습은 저렴한 데이터 저장을 가능하게 하여 이 시스템의 비용 효율성을 더욱 높입니다.

특별한 전문 지식이 필요하지 않음

Tech Pro 연구 에 따르면 AI 또는 머신 러닝 경험이 있는 기업은 28%에 불과합니다. 머신 러닝에 대한 수요가 증가하고 있으며 머신 러닝의 미래 범위는 밝습니다. 42%는 IT 팀이 AI와 머신 러닝을 구현하고 지원할 만큼 충분히 숙련되지 않았다고 말했습니다. 이는 중요한 지식과 전문성 격차를 시사합니다. 그러나 클라우드는 이를 연결하는 데 도움이 됩니다.

클라우드를 사용한다는 것은 기업이 데이터 과학에 능숙한 팀을 두는 것에 대해 걱정할 필요가 없다는 것을 의미합니다. Google Cloud Platform, Microsoft Azure 및 AWS를 사용하면 심층 지식이나 하드 코어 지식 없이도 인공 지능 기능을 구현할 수 있습니다. SDK와 API는 이미 제공되어 머신 러닝 기능을 직접 내장할 수 있습니다.

간편한 확장

회사에서 머신 러닝과 그 기능을 실험하고 있다면 처음에만 전체를 실행하는 것은 이치에 맞지 않습니다. 기업은 클라우드에서 머신 러닝을 사용하여 먼저 클라우드에서 소규모 프로젝트를 테스트 및 배포한 다음 필요 및 수요 증가에 따라 확장할 수 있습니다. 종량제 모델을 사용하면 새로운 고급 하드웨어를 도입하지 않고도 보다 정교한 기능에 쉽게 액세스할 수 있습니다.

이 혁명의 일부가 되는 방법

기업이 기계 학습과 클라우드를 함께 사용함에 따라 둘 다 운영하는 데 능숙하고 조직에 최대 가치를 제공할 수 있는 전문가가 필요할 것입니다. 전통적인 대학 과정은 수업에 열성적인 학생들을 위한 커리큘럼을 제공하지 않습니다. 그러나 upGrad에서는 온라인에서 쉽게 액세스할 수 있는 플랫폼과 통합된 교실 환경이라는 두 가지 장점을 모두 제공합니다.

클라우드 컴퓨팅과 머신 러닝에 대해 배우고 싶다면 upGrad가 IIT-Madras와 협력하여 머신 러닝 in Cloud 프로그램을 시작했습니다. 이 과정은 수학, 데이터 랭글링, 통계, 프로그래밍, 클라우드 관련 기술과 같은 이 역할에 필요한 기술을 갖추게 할 뿐만 아니라 꿈의 직업을 가질 수 있도록 준비합니다.

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