기계 학습이란 무엇인가요?
기계 학습이란 무엇인가요?
기계 학습은 명시적인 지침 없이 데이터 분석 태스크를 수행하는 인공 지능의 한 유형입니다. 기계 학습 기술은 대량의 기록 데이터를 처리하고, 패턴을 식별하며, 이전에 알려지지 않은 데이터 간의 새로운 관계를 예측할 수 있습니다. 문서, 이미지, 숫자 및 기타 데이터 유형에 대한 분류 및 예측 태스크를 수행할 수 있습니다.
예를 들어, 금융 기관은 사기 거래와 실제 거래를 분류하도록 기계 학습 시스템을 훈련시킬 수 있습니다. 해당 시스템은 알려진 데이터의 패턴을 식별하여, 새로운 거래의 진실성을 정확히 추측하거나 예측합니다.
간단히 말해 기계 학습이란 무엇인가요?
ML은 인공 지능(AI) 및 컴퓨터 공학의 한 분야인 기계 학습(Machine Learning)의 줄임말입니다. ML은 데이터와 알고리즘을 활용하여 AI 시스템이 인간과 유사한 방식으로 학습하고 개선할 수 있도록 하며, 시간이 지나면서 정확도를 점진적으로 향상시킵니다.
기계 학습과 인공 지능의 차이점은 무엇인가요?
기계 학습과 인공 지능(AI)이라는 용어는 같은 의미로 혼용되지만, 동일한 것은 아닙니다. 기계 학습은 AI의 여러 분야 중 하나입니다. 기계 학습은 AI이지만 모든 AI 활동을 기계 학습이라고 할 수는 없습니다.
인공 지능은 기계를 더 인간처럼 행동하도록 만드는 데 사용되는 다양한 전략과 기술을 포괄하는 용어입니다. AI에는 Alexa와 같은 스마트 도우미, 챗봇, 이미지 생성기부터 로봇 청소기와 자율 주행 자동차에 이르기까지 모든 것이 포함됩니다.
반면에, 기계 학습 모델은 문서 분류, 이미지 레이블링, 또는 공장 장비의 유지 보수 일정 예측과 같은 더 구체적인 데이터 분석 작업을 수행합니다. 기계 학습 기술은 주로 수학과 통계를 기반으로 하지만, 다른 유형의 AI는 더 복잡합니다.
기계 학습은 어떻게 작동하나요?
기계 학습의 핵심 개념은 모든 입력과 출력 데이터 조합 사이에 존재하는 수학적 관계입니다. 기계 학습 모델은 이러한 관계를 미리 알지는 못하지만, 입력-출력 데이터세트의 예시가 충분히 제공되면 추측할 수 있습니다. 즉, 모든 기계 학습 알고리즘은 수정 가능한 수학 함수를 중심으로 구축됩니다. 기본 원리는 다음과 같이 이해할 수 있습니다.
- (2,10), (5,19) 및 (9,31) 입출력(i,o) 조합을 제공하여 알고리즘을 '훈련'합니다.
- 알고리즘은 입력과 출력의 관계를 o=3*i+4로 계산합니다.
- 그런 다음 입력 7을 제공하고 출력을 예측하도록 요청합니다. 자동으로 출력을 25로 결정할 수 있습니다.
위 설명은 기본적인 이해를 위한 것에 불과하지만, 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 처리할 충분한 데이터와 컴퓨팅 파워만 있다면 모든 복잡한 데이터 포인트를 수학적으로 연결할 수 있다는 원리에 초점을 맞춥니다. 따라서 출력의 정확도는 주어진 입력의 크기와 직접적인 상관 관계가 있습니다. 기계 학습의 단계는 다음과 같습니다.
데이터 전처리
원시 데이터는 기계 학습 모델을 훈련시키기 위해 정리 및 변환됩니다. 여기에는 누락된 값을 처리하거나, 데이터를 공통 척도로 정규화하거나, 텍스트 데이터를 숫자 형식으로 인코딩하는 등의 작업이 포함됩니다. 주어진 사용 사례에 대한 모델의 처리 능력을 향상시키기 위해, 데이터가 보강되거나 조작될 수도 있습니다. 전처리 과정은 모델에 입력된 데이터가 관련성이 있고 적절하게 구조화되도록 보장합니다.
모델 훈련
전처리된 데이터는 기계 학습 알고리즘을 훈련시키는 데 사용됩니다. 이 알고리즘은 훈련 데이터로부터 입력값과 예상 출력값 사이의 수학적 상관관계를 반복적으로 식별하려고 시도합니다. 모델은 데이터 내의 패턴과 관계를 학습하여, 이러한 지식을 파라미터 안에 캡슐화합니다. 훈련 데이터의 알려진 실제 결과값과 모델의 예측값 간의 차이를 최소화하도록 파라미터를 조정합니다.
모델 평가
이 단계의 목표는 모델이 훈련 데이터세트를 넘어 일반화할 수 있도록 보장하는 것입니다. 이를 위해 검증 세트라는 별도의 데이터세트가 사용됩니다. 모델 출력은 다양한 지표와 벤치마크를 사용하여 측정됩니다. 예를 들어, 바구니에 담긴 사과나 바나나 같은 과일 사진을 식별하도록 훈련된 모델을 생각해 보세요. 평가에서는 과일이 테이블 위에 있거나 누군가의 손에 쥐어져 있는 이미지에서 동일한 과일을 정확히 식별할 수 있는지 확인합니다.
최적화
최적화에는 모델의 성능을 향상시키기 위한 모델 개선이 포함됩니다. 모델 유형에 따라 데이터 사이언티스트는 학습 프로세스를 재구성하거나, 기존 데이터로부터 새로운 입력 특성을 생성하는 특성 엔지니어링을 수행할 수 있습니다. 이 단계의 목표는 모델의 정확도와 효율성뿐만 아니라, 새로운 데이터에 대한 모델의 적절한 일반화 능력도 향상시키는 것입니다.
기계 학습의 이점은 무엇인가요?
데이터는 비즈니스 의사 결정의 중요한 원동력입니다. 현대 조직은 스마트 센서, 고객 포털, 소셜 미디어 및 애플리케이션 로그를 비롯한 수천 가지 소스에서 데이터를 생성합니다. 기계 학습은 데이터의 수집, 분류 및 분석 프로세스를 자동화하고 최적화합니다. 기업은 성장을 주도하고, 새로운 수익원을 창출하며, 어려운 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다.
기계 학습의 이점은 다음과 같습니다.
의사 결정 향상
기계 학습 시스템은 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 처리 및 분석할 수 있습니다. 그리고 동적이고 복잡한 데이터에서 예상치 못한 패턴을 실시간으로 식별할 수 있습니다. 조직은 런타임에 데이터 기반 의사 결정을 내리고, 변화하는 상황에 더 효과적으로 대응할 수 있습니다. 그리고 확신을 가지고 운영을 최적화하고 위험을 완화할 수 있습니다.
일상 업무 자동화
기계 학습 알고리즘은 사람의 개입 없이 데이터를 필터링, 정렬 및 분류할 수 있습니다. 사람이 수행하기에는 지루하고 시간이 오래 걸리는 작업(예: 보고서 요약, 문서 스캔, 오디오의 텍스트 변화, 콘텐츠의 태그 지정 등)을 수행할 수 있습니다. 일상적이고 반복적인 작업을 자동화하면, 생산성이 크게 향상되고 비용이 절감됩니다. 또한 정확도와 효율성이 향상됩니다.
고객 경험 개선
기계 학습은 개인화를 통해 고객 경험을 혁신합니다. 예를 들어, 소매업체는 고객의 이전 구매 내역, 검색 기록 및 검색 패턴을 기반으로 제품을 추천합니다. 스트리밍 서비스는 엔터테인먼트 업계의 시청 추천을 맞춤화합니다. 개인화된 접근 방식은 고객 유지율과 브랜드 충성도를 높입니다.
사전 예방적 리소스 관리
조직은 기계 학습을 사용하여, 트렌드와 행동을 매우 정밀하게 예측합니다. 예를 들어, 예측 분석을 통해 재고 수요를 예측하고 재고 수준을 최적화하여, 간접비를 줄일 수 있습니다. 예측 인사이트는 계획 수립과 리소스 배분에 핵심적이며, 조직이 사후 대응적이 아니라 사전 예방적으로 운영되도록 합니다.
지속적 개선
기계 학습의 뚜렷한 장점은 더 많은 데이터를 처리할수록 향상될 수 있다는 점입니다. 기계 학습 시스템은 새로운 데이터를 활용하여 적응하고 학습합니다. 그리고 시간이 지나도 실용성과 관련성이 유지되도록 성능을 조정 및 개선합니다.
기계 학습의 사용 사례에는 어떤 것이 있나요?
다음과 같은 몇 가지 주요 산업에서 기계 학습의 적용 사례를 살펴보겠습니다.
제조
기계 학습은 제조 부문에서 예측 유지 보수, 품질 관리 및 혁신적 연구를 지원할 수 있습니다. 또한 기업이 자산, 공급망 및 재고 관리를 포함한 물류 솔루션을 개선하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 제조 대기업인 3M은 기계 학습을 사용하여 사포를 혁신적으로 개선합니다. 기계 학습 알고리즘을 통해 3M 연구진은 형태, 크기 및 방향의 미세한 변화가 연마성과 내구성을 어떻게 향상시키는지 분석할 수 있습니다. 이러한 제안은 제조 공정을 알려줍니다.
의료 및 생명 과학
웨어러블 센서 및 디바이스의 확산으로 상당량의 건강 데이터가 생성되었습니다. 기계 학습 프로그램은 이 정보를 분석하여 의사의 실시간 진단 및 치료를 지원합니다. 기계 학습 연구원은 악성 종양을 탐지하고 안과 질환을 진단하는 솔루션을 개발 중이며, 이는 인간의 건강 결과에 상당한 영향을 미치고 있습니다. 예를 들어, Cambia Health Solutions는 기계 학습을 사용하여 임산부 치료를 자동화 및 맞춤화합니다.
금융 서비스
금융 기계 학습 프로젝트는 위험 분석 및 규제를 개선합니다. 기계 학습 기술을 통해 투자자는 주식 시장 움직임을 분석하거나, 헤지 펀드를 평가하거나, 금융 포트폴리오를 조정함으로써 새로운 기회를 파악할 수 있습니다. 또한 고위험 대출 고객을 식별하고 사기 징후를 완화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 개인 금융 회사인 NerdWallet은 기계 학습을 사용하여 신용 카드, 은행 서비스, 대출 등의 금융 상품을 비교합니다.
소매
소매업 분야에서는 기계 학습을 사용하여 고객 서비스, 재고 관리, 상향 판매 및 교차 채널 마케팅을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, Amazon Fulfillment(AFT)는 기계 학습 모델을 사용하여 잘못 배치된 재고를 식별함으로써 인프라 비용을 40% 절감했습니다. 이를 통해, AFT는 연간 수백만 건의 글로벌 배송을 처리하면서도, 고객이 손쉽게 물품을 구매하여 정시에 받아 보게 하겠다는 Amazon의 약속을 이행할 수 있습니다.
미디어 및 엔터테인먼트
엔터테인먼트 회사는 대상 고객을 더 잘 이해하고 개인화된 몰입형 온디맨드 콘텐츠를 제공하기 위해 기계 학습을 사용합니다. 기계 학습 알고리즘은 예고편 및 기타 광고의 디자인을 지원하고, 소비자에게 개인화된 콘텐츠 추천을 제공하며, 심지어 제작을 간소화하기 위해 배포됩니다.
예를 들어, Disney는 기계 학습을 사용하여 미디어 라이브러리를 보관합니다. 기계 학습 도구는 미디어 콘텐츠를 자동으로 태깅, 설명 및 정렬하므로, Disney 작가와 애니메이터는 Disney 캐릭터를 빠르게 검색하고 익힐 수 있게 됩니다.
컴퓨터 비전
컴퓨터 비전은 이미지를 정확하고 효율적으로 자동 인식하고 설명하는 기술입니다. 오늘날 컴퓨터 시스템은 스마트폰, 교통 카메라, 보안 시스템 및 기타 디바이스로부터 많은 이미지와 동영상에 액세스할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 애플리케이션은 기계 학습을 사용하여 이 데이터를 정확하게 처리함으로써 객체 식별과 안면 인식뿐만 아니라 분류, 추천, 모니터링 및 탐지를 수행합니다.
예를 들어, CampSite는 여름 캠프를 위한 선도적인 소프트웨어 플랫폼입니다. CampSite의 캠프는 매일 수천 개의 이미지를 업로드하여, 부모가 자녀의 캠프 경험을 공유할 수 있도록 도와줍니다. 예전에는 부모가 캠프 참가자의 사진을 찾는 일이 시간이 오래 걸리고 답답한 일이었습니다. CampSite는 기계 학습을 사용하여 이미지를 자동으로 식별하고 자녀의 새 사진이 업로드되면 부모에게 알립니다.
기계 학습 알고리즘에는 어떤 유형이 있나요?
기계 학습 알고리즘은 예상 출력과 입력 유형에 따라 4가지 고유한 학습 스타일로 분류할 수 있습니다.
지도 기계 학습
데이터 사이언티스트는 상관 관계를 평가하기 위해 레이블이 지정되고 정의된 훈련 데이터가 있는 알고리즘을 제공합니다. 샘플 데이터는 알고리즘의 입력과 출력을 모두 지정합니다. 데이터 레이블링은 입력 데이터를 정의된 해당 출력값으로 분류하는 것입니다. 예를 들어, 수백만 개의 사과 및 바나나 이미지에 ‘사과’ 또는 ‘바나나’라는 단어로 태그를 지정해야 합니다. 그런 다음, 기계 학습 애플리케이션은 과일 이미지가 주어졌을 때, 이 훈련 데이터를 사용하여 해당 과일의 이름을 추측할 수 있습니다.
지도 학습의 장점은 단순성과 설계 용이성입니다. 이는 가능한 제한된 결과 집합을 예측하거나, 데이터를 범주로 나누거나, 다른 두 기계 학습 알고리즘의 결과를 결합할 때 유용합니다. 그러나 레이블이 없는 수백만 개의 데이터세트에 레이블을 지정하는 것은 어렵습니다.
비지도 기계 학습
비지도 학습 알고리즘은 레이블이 없는 데이터로 훈련됩니다. 그리고 새로운 데이터를 검색하여, 입력값과 미리 정해진 출력값 사이에 의미 있는 연결을 확립합니다. 이 알고리즘은 패턴을 발견하고 데이터를 분류할 수 있습니다. 예를 들어 비지도 알고리즘은 다양한 뉴스 사이트의 뉴스 기사를 스포츠, 범죄 등의 일반적인 범주로 그룹화할 수 있습니다. 그리고 자연어 처리를 사용하여 기사의 의미와 감정을 파악할 수 있습니다. 소매업에서는 비지도 학습을 통해 고객 구매 패턴을 찾아내고 데이터 분석 결과를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 버터를 구매하는 경우 빵도 함께 구매할 가능성이 가장 높습니다.
비지도 학습은 패턴 인식, 이상 탐지 및 데이터의 범주별 자동 그룹화에 유용합니다. 훈련 데이터에 레이블링이 필요하지 않으므로 설정이 쉽습니다. 이러한 알고리즘은 자동 모델링을 위한 데이터 정리 및 처리에도 사용될 수 있습니다. 이 방법의 한계는 정확한 예측을 제공할 수 없고, 특정 데이터 결과를 독립적으로 선별해 낼 수 없다는 점이다.
준지도 학습
이름에서 알 수 있듯이 이 방법은 지도 학습과 비지도 학습을 결합합니다. 이 기법은 레이블이 지정된 소량의 데이터와 레이블이 없는 대량의 데이터를 사용하여 시스템을 훈련시키는 방식에 의존합니다. 먼저, 레이블이 지정된 데이터는 기계 학습 알고리즘을 부분적으로 훈련시키는 데 사용됩니다. 그 후에, 부분적으로 훈련된 알고리즘이 레이블이 없는 데이터에 레이블을 지정합니다. 이 프로세스를 의사 레이블링이라고 합니다. 그런 다음, 모델은 결과적으로 혼합된 데이터에 대해, 명시적인 프로그래밍 없이 다시 훈련됩니다.
이 방법의 장점은 레이블이 지정된 대량의 데이터가 필요하지 않다는 점입니다. 이 방법은 사람이 읽고 레이블을 지정하기에는 시간이 너무 오래 소요되는 긴 문서와 같은 데이터로 작업할 때 편리합니다.
강화 학습
강화 학습은 알고리즘이 거쳐야 하는 다양한 단계에 보상값이 부여되는 방법입니다. 따라서 모델의 목표는 가능한 한 많은 보상 포인트를 적립하여 궁극적으로 최종 목표에 도달하는 것입니다. 지난 10년간 강화 학습의 실질적 적용은 대부분 비디오 게임 분야에서 이루어졌습니다. 최첨단 강화 학습 알고리즘은 고전 및 최신 게임에서 인상적인 결과를 얻었으며, 상대방 인간을 크게 앞지르는 경우가 많았습니다.
강화 학습의 문제점은 실제 환경이 자주 많이 바뀌며 경고가 제한적이라는 것입니다. 이로 인해 해당 알고리즘이 실제로 효과를 발휘하기 더 어려울 수 있습니다. 개발자 편향도 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터 사이언티스트가 보상을 설계할 때, 해당 알고리즘이 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.
딥 러닝
딥 러닝은 인간의 뇌를 모델로 한 기계 학습 기법의 한 유형입니다. 딥 러닝 알고리즘은 인간이 사용하는 것과 유사한 논리 구조로 데이터를 분석합니다. 그리고 인공 신경망을 사용하여 정보를 계층별로 처리합니다. 인공 신경망(ANN)은 데이터를 집단적으로 처리하는 인공 뉴런이라고 불리는 소프트웨어 노드로 구성됩니다. 데이터는 뉴런의 입력 계층에서 여러 개의 ‘심층’ 은닉 신경망 계층을 거쳐 출력 계층으로 이동합니다. 추가 은닉 계층은 표준적인 기계 학습 모델보다 훨씬 뛰어난 학습 능력을 지원합니다.
기계 학습 모델은 결정론적인가요?
시스템의 출력이 예측 가능한 경우 이를 결정적이라고 합니다. 대부분의 소프트웨어 애플리케이션은 사용자의 동작에 예측 가능한 방식으로 반응하므로 "사용자가 이것을 하면 그는 그것을 얻는다"고 말할 수 있습니다. 그러나 기계 학습 알고리즘은 경험과 함께 관찰을 통해 학습합니다. 따라서 본질적으로 확률적입니다. 문장은 이제 "사용자가 이것을 하면 그것이 발생할 가능성이 X%이다"로 바뀝니다.
기계 학습에서 결정론은 위에서 설명한 학습 방법을 적용하면서 사용되는 전략입니다. 지도, 비지도 및 기타 훈련 방법은 기업에서 원하는 결과에 따라 결정적일 수 있습니다. 연구 질문, 데이터 검색, 구조 및 스토리지 결정에 따라 결정적 전략이 채택되는지 아니면 비결정적 전략이 채택되는지가 정해집니다.
결정론적 접근 방식 및 확률론적 접근 방식
결정론적 접근 방식은 정확성과 수집된 데이터의 양에 초점을 맞추므로 효율성이 불확실성보다 우선시됩니다. 반면에 비결정론적 또는 확률론적 프로세스는 우연성을 관리하도록 설계되었습니다. 기본 제공 도구는 학습 및 관찰 과정에서 불확실성을 정량화, 식별 및 측정하는 데 도움이 되도록 기계 학습 알고리즘에 통합됩니다.
조직에서 기계 학습을 구현하려면 어떻게 해야 하나요?
기계 학습을 시작하려면 기계 학습 수명 주기를 구현해야 합니다. 여기에는 다음 단계가 포함됩니다.
비즈니스 목표
기계 학습을 고려하는 조직은 먼저 해결하고자 하는 문제를 파악해야 합니다. 문제 해결에 기계 학습을 사용하여 얻을 수 있는 비즈니스 가치를 파악합니다. 비즈니스 목표에 대한 구체적인 성공 기준을 사용하여 비즈니스 가치를 측정할 수 있나요? 목표 지향적 접근 방식은 지출을 정당화하고 주요 이해관계자를 설득하는 데 도움이 됩니다.
문제 구성
그다음에는 비즈니스 문제를 기계 학습 문제로 구성합니다. 관찰 대상과 예측해야 할 사항을 파악합니다. 이 단계의 핵심은 무엇을 예측할지와 관련 성능 및 오류 지표를 어떻게 최적화할지를 결정하는 것입니다.
데이터 처리
데이터 처리는 기계 학습 알고리즘을 통해 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환합니다. 여기에는 특성 엔지니어링과 함께 데이터의 식별, 수집 및 전처리가 포함됩니다. 이때 데이터에서 기계 학습 변수를 생성, 변환, 추출 및 선택합니다.
모델 개발 및 배포
이 단계는 이전 섹션에서 설명한 대로, 모델을 훈련, 조정 및 평가하는 핵심 프로세스입니다. 여기에는 MLOps 설정이 포함됩니다. 기계 학습 운영(MLOps)은 기계 학습(ML) 워크플로 및 배포를 자동화하고 단순화하는 일련의 관행입니다. MLOps를 통해 ML 개발을 배포 및 운영과 통합합니다. 예를 들어, 빌드와 훈련뿐만 아니라, 스테이징 및 프로덕션 환경으로의 릴리스도 자동화하는 CI/CD 파이프라인을 생성합니다.
모니터링
모델 모니터링 시스템은 조기 탐지 및 완화를 통해 모델이 원하는 성능 수준을 유지하도록 보장합니다. 여기에는, 시간이 지나도 관련성이 유지되도록 모델을 유지 관리하고 개선하기 위한 사용자 피드백 수집이 포함됩니다.
기계 학습 구현 시에는 어떤 어려움이 있나요?
기계 학습 구현 시의 과제는 다음과 같습니다.
데이터 품질
기계 학습 모델의 성능은 훈련에 사용되는 데이터 품질에 따라 달라집니다. 누락된 값, 일관되지 않은 데이터 입력, 노이즈 등의 문제는 모델 정확도를 크게 떨어뜨릴 수 있습니다. 또한, 충분히 큰 데이터세트가 부족하면 모델이 효과적으로 학습하지 못할 수 있습니다. 데이터 무결성을 보장하고, 품질 저하 없이 데이터 수집을 확대하는 것은 지속적인 과제입니다.
과대 적합 및 과소 적합
과대 적합은 기계 학습 모델이 훈련 데이터의 세부 사항과 노이즈를 지나치게 학습하여, 새로운 데이터에 대한 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 정도일 때 발생합니다. 모델은 다른 데이터세트로 일반화되지 않는 패턴을 포착합니다. 반면, 모델이 데이터의 기본 패턴을 학습하지 못해서 훈련 데이터와 테스트 데이터 모두에서 성능이 저하될 때 과소 적합이 발생합니다. 모델의 복잡성과 일반화 능력의 균형을 맞추는 것은 중요한 과제입니다.
편향
많은 실제 적용 사례에서 데이터가 불균형할 수 있습니다. 즉, 일부 클래스가 다른 클래스보다 현저히 더 빈번히 나타날 수 있습니다. 이러한 불균형은 훈련 과정에서 편향을 일으킨 결과로 모델이 다수 클래스에서는 성능이 우수하지만, 소수 클래스에 대해서는 정확하게 예측하지 못할 수 있습니다. 예를 들어, 기록 데이터가 특정 인구 통계학적 집단에 우선순위를 부여하는 경우, 인적 자원 적용 사례에서 사용되는 기계 학습 알고리즘은 계속해서 해당 집단에 우선순위를 부여할 수 있습니다. 데이터 리샘플링, 다양한 평가 지표의 사용 또는 이상 탐지 알고리즘의 적용과 같은 기법을 사용하면 이 문제가 어느 정도 완화됩니다.
모델 설명 가능성
기계 학습 모델, 특히 딥 러닝 모델이 더 복잡해질수록 해당 모델의 결정은 더 해석하기 어려워집니다. 성능 저하 없이 모델의 해석 가능성을 높이는 방법의 개발이 중요한 과제입니다. 이는 기계 학습 시스템 배포의 유용성, 신뢰성 및 윤리적 고려 사항에 영향을 미칩니다.
확장성
기계 학습 모델, 특히 대규모 데이터세트 또는 딥 러닝과 같은 복잡한 알고리즘을 포함하는 모델에는 상당한 계산 리소스가 필요합니다. 이러한 모델의 훈련에는 시간과 비용이 많이 들 수 있습니다. 계산 요구량을 줄이기 위한 알고리즘 최적화는 알고리즘 설계 시에 도전 과제를 수반합니다. AWS 클라우드 기반 서비스는 대규모로 비용 효율적인 구현을 지원할 수 있습니다.
초보자를 위한 기계 학습 교육은 어떻게 이루어지나요?
기계 학습에는 수학, 통계학, 코딩 및 데이터 기술에 대한 탄탄한 기초가 필요합니다. 기계 학습 분야에서 진전을 이루고자 하는 사람들은 인공 지능 또는 데이터 과학 분야의 석사 학위 취득을 고려해야 합니다. 이러한 석사 학위 프로그램에는 일반적으로 신경망, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 같은 심층적인 주제가 포함됩니다.
하지만 정규 교육 과정이 유일한 길은 아닙니다. 온라인 과정을 활용하여 원하는 속도로 학습하고 특정한 기술을 익힐 수 있습니다. AWS에서 제공하는 기계 학습 교육에는 다음과 같은 주제에 대해 AWS 전문가가 인정하는 자격증이 포함됩니다.
AWS 기계 학습의 장점은 무엇인가요?
AWS는 모든 개발자, 데이터 사이언티스트 및 비즈니스 사용자에게 기계 학습을 제공합니다. AWS 기계 학습 서비스는 비즈니스 요구 사항을 충족시킬 수 있는 비용 효율적이며 확장 가능한 고성능 인프라를 제공합니다.
- 초보자이신가요? AWS DeepRacer 및 AWS DeepComposer 같은 실습 교육 디바이스를 사용하여 기계 학습을 배워보세요.
- 기존 데이터 아카이브가 있나요? 동영상, 이미지 및 텍스트를 지원하는 기본 제공 데이터 레이블링 워크플로에 Amazon SageMaker Ground Truth를 사용하세요.
- 기존의 기계 학습 시스템이 있나요? Amazon SageMaker Clarify를 사용하여 편향을 감지하고, Amazon SageMaker Model Training을 사용하여 성능을 모니터링하고 최적화하세요.
- 딥 러닝을 구현하고 싶으신가요? Amazon SageMaker Model Training을 사용하여 대규모 딥 러닝 모델을 자동으로 훈련시키세요.
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