아직도 큰 물리적 하드웨어에 의존하여 모델을 실행하고 계신가요?
인프라 비용 때문에 개발에 어려움을 겪고 계신가요? 그렇다면 클라우드로 전환할 때입니다. 이 글에서는 머신러닝 및 AI 개발자들이 사용할 수 있는 서비스형 플랫폼 목록을 소개합니다. 이러한 플랫폼들은 필요에 따라 컴퓨팅 자원을 확장 및 축소할 수 있는 웹 기반 인터페이스를 제공합니다.
다음 플랫폼들은 유연하고 민첩한 클라우드 인프라를 기반으로 작동합니다.
아마존 세이지메이커
아마존 세이지메이커는 머신러닝에 특화된 플랫폼입니다.
데이터 과학자 및 AI 개발자가 모델을 구축하고, 커뮤니티 모델을 활용하며, 플랫폼 내에서 직접 코딩할 수 있도록 지원합니다. Amazon Sagemaker는 머신러닝 모델을 빠르게 구축, 학습 및 배포할 수 있는 확장 가능한 클라우드 컴퓨팅 환경을 제공합니다. Amazon Sagemaker의 주요 장점은 다음과 같습니다.
- 즉시 사용 가능한 사전 구축 알고리즘 제공
- 기본 설치 및 설정만으로 바로 시작 가능
- 빠르게 확장하여 모델 학습 속도 향상
- Jupyter Notebook과 같은 인기 있는 인터페이스를 통해 단일 플랫폼에서 모든 작업 수행
- 모델을 자동으로 학습시키는 AutoPilot 기능
- 모델 학습 속도 향상을 위한 고품질 사전 학습 데이터 제공
- 웹 플랫폼을 통해 동료 데이터 과학자와 협업 가능
세이지메이커 학습은 어렵지 않습니다.
Azure ML 스튜디오
Azure ML 스튜디오는 현재 머신러닝 분야에서 가장 인기 있는 플랫폼 중 하나입니다. 다양한 사전 구축 예제와 시작 코드를 제공하여 개발자들이 신속하게 업무를 시작할 수 있도록 돕습니다.
머신러닝 전용 백엔드를 통해 개발자에게 인터페이스를 제공하며, 이 백엔드에는 머신러닝에 필요한 대부분의 라이브러리가 사전 설치되어 있습니다.
ML Studio를 플랫폼으로 사용할 때의 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 내장된 Jupyter Notebook 지원
- 예측 모델을 쉽게 구축, 확장 및 배포할 수 있는 플랫폼
- 코드와 함께 사용할 수 있는 다양한 예측 분석 라이브러리
- 실험을 실행, 분석 및 모니터링할 수 있는 우수한 환경
- 빠른 개발을 돕는 방대한 사전 구축 모델 라이브러리
- 모델 학습을 위한 ML 작업 파이프라인 생성용 그래픽 흐름 디자이너
Azure ML은 무료로 사용해 볼 수 있습니다.
IBM 왓슨 스튜디오
IBM 왓슨 스튜디오는 협업 개발을 위한 뛰어난 플랫폼입니다.
IBM Watson Studio의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 자동 AI – 데이터 준비, 필터링 및 정리 작업 자동화
- 모델링을 위한 뛰어난 시각적 인터페이스
- 딥러닝 지원
- 심층 자동화 학습을 위한 워크플로 디자이너
딥 코그니션
딥 코그니션은 거의 코딩 없이 딥러닝 프로세스를 자동화하는 데 특화된 플랫폼입니다.
데이터를 제공하고, 흐름을 정의하고, 예측 가능성을 향상시키기 위해 모델을 지속적으로 훈련시키는 그래픽 워크플로 디자이너를 제공합니다. 딥러닝에 초점을 맞춘 플랫폼은 필요한 작업을 수행하도록 미리 구성되어 있으며, 모델을 학습에서 제품 배포까지 빠르게 전환할 수 있는 적절한 도구를 갖추고 있습니다.
주요 이점은 다음과 같습니다.
- 시각적 디자인 도구를 통해 워크플로를 명확하게 이해
- AutoML 기능을 통해 최소한의 노력으로 모델 자동 학습
- 학습된 AI 모델을 위한 서버 배포 준비 완료
데이터이쿠
데이터이쿠는 비즈니스 분석가, 데이터 과학자, 데이터 분석가 및 AI 개발자가 협업할 수 있는 모든 도구를 제공하는 엔터프라이즈 지원 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 정의된 파이프라인을 통해 작업을 수행할 수 있도록 하고, 각 사용자가 자신의 역할을 수행할 수 있도록 정교한 환경을 제공합니다.
Dataiku가 조직에서 선호되는 이유는 다음과 같습니다.
- 데이터 과학 분야에서 널리 사용되는 대부분의 프로그래밍 언어 지원
- 데이터를 쉽게 시각화할 수 있는 내장 데이터 시각화 도구
- Scikit-learn, MLLib, XgBoost와 같은 인기 있는 머신러닝 라이브러리 제공
데이터로봇
데이터로봇은 이름에서 알 수 있듯이 대규모 데이터를 제공하여 모델 튜닝을 자동화하는 데 초점을 맞춘 플랫폼입니다.
사용하도록 미리 구성된 100개 이상의 오픈 소스 라이브러리를 제공하는 프리미엄 플랫폼입니다. 자체 학습 및 분석 데이터 모델링 알고리즘을 가지고 있습니다. 데이터를 수집하고, 원하는 예측을 기반으로 연결하고, 예측할 준비가 된 모델을 구축할 수 있습니다. 이 모든 과정은 코딩 없이 가능합니다.
DataRobot이 데이터 과학자들에게 사랑받는 이유는 다음과 같습니다.
- 모델을 학습하고 구축할 수 있는 스마트 데이터 수집 엔진
- 각 모델의 결과를 비교하고 시각화하는 데 도움
- 비교 후 플랫폼 자체에서 바로 모델을 쉽게 배포 가능
C3 – AI 스위트
C3 – AI 스위트는 기업에서 사용할 수 있는 가장 포괄적인 AI 도구 제품군일 것입니다. 이 제품군은 코딩된 필수 알고리즘 대부분을 활용하여 구축되었습니다. 이를 통해 엔터프라이즈 개발자는 애플리케이션을 빠르게 시작하고 이를 기반으로 빠르게 구축할 수 있습니다.
위의 이미지는 스위트룸이 얼마나 광범위하게 사용되는지 보여줍니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 하나의 제품군 – 모든 엔터프라이즈 개발자 및 데이터 과학자에게 적합
- 데이터 구조, 저장 및 컴퓨팅 선택에 대한 완전한 유연성 제공
- 데이터 및 워크플로 시각화 도구 제공
- 데이터 저장을 위해 널리 사용되는 클라우드 환경과 쉽게 연결
- 즉시 일괄 처리 작업 처리
- 단일 소프트웨어 승인으로 엔터프라이즈 프로젝트 시작 시간 단축
결론
머신러닝과 AI는 전 세계적으로 영향력 있는 결과를 만들어내고 있습니다. 기술은 시간이 지남에 따라 발전하며, 이러한 기술을 활용하는 제품들은 많은 자원과 개발 및 배포에 필요한 충분한 컴퓨팅 파워를 필요로 합니다. 서비스형 플랫폼을 통해 위의 플랫폼과 도구들은 데이터 과학자, 머신러닝 개발자, AI 개발자의 삶을 더 쉽게 만들어줍니다.
이러한 플랫폼들은 사내 하드웨어를 제거하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 프로젝트 시작 시 막대한 투자를 절약할 수 있게 해줍니다. 대부분의 플랫폼은 사용량에 따라 또는 정기적으로 비용이 청구되며, 큰 약정을 요구하지 않으므로 플랫폼 간 전환이 용이하고 문제없이 개발을 지속할 수 있습니다.
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