커리어리 친구들, 지난주 AWS AI/ML Innovate 2021 행사 중에 아세안 지역의 AI/ML Head 를 맡고 있는 버나드 레옹 박사가 발표한 "AI 및 ML을 대규모로 가속하기 위한 전략"으로 처음 아이디어 도출 시작단계 부터 POC 그리고 그 이후에 대규모로 확장하는 방안에 대해 조언한 내용을 제가 컬럼으로 정리해보았습니다. 이미 인공지능 관련 머신러닝 프로젝트를 진행해 보신 분들도 계시겠지만, 처음 기업에서 어떻게 프로젝트와 프로덕트를 서비스 할 때 고민이 많으신 분들에게 이해력을 넓히는 데 도움을 줄 것으로 기대합니다. 목차는 아래와 같이 정리했습니다. 1. 규모에 맞게 머신 러닝 스킬을 갖추려면? 2. 머신러닝 모델을 제작, 훈련 및 배포를 하나로? 3. 대규모 머신 러닝 프로젝트를 성공하기 위한 단계 1) 인공지능 기업 문화를 확립하라! 2) 올바른 자격과 권한을 가진 팀을 활성화 하라! 3) 올바른 데이터 전략을 세워라! - 우드사이드사 연구 사례 4) 인공지능 개념을 증명하라! POC 부터 시작! 5) 응용 AI POC 박스 프로그램을 이용하라! 6) 반복되는 데이터 처리 단계들을 자동화를 구축하라! 7) 프로젝트 팀을 규모에 맞게 확장하라! - MLCOE 구축 4. 규모에 맞게 머신 러닝 프로젝트를 성공하기 위한 모범사례