<AWS, 머신러닝 채택과 혁신의 6가지 트렌드>

커리어리 친구들, 오늘은 새 AWS 서비스 소개가 아니라 머신러닝을 기업에 채택시키고 혁신하기 위한 6가지 트렌드를 배우고자 요점을 정리해 보았습니다! 맥킨지의 최근 보고서는 ML 산업화와 AI 적용할 때 올해의 최고 트렌드 중 하나로 확인했다고 주장했습니다. 지난 주 AWS re:Invent 컨퍼런스 세션에서 아마존의 AI 및 머신러닝 부사장이자 GM인 브라틴 사하는 클라우드 대기업이 2022년 이후에 혁신과 채택을 주도하는 데 도움이 되는 여섯 가지 주요 트렌드를 설명했습니다!! ⛳️ 트렌드 1: 모델 정교함이 증가하고 있다. 사하는 최근 몇 년 동안 ML 모델의 정교함이 기하급수적으로 증가했다고 말했습니다. 그의 "기하급수"라는 용어의 사용은 과장이 아니다라고 했습니다. 그 이유로 머신러닝 모델의 정교함을 측정하는 한 가지 방법은 그 안에 있는 매개 변수의 수를 세는 것이라고 했습니다. 사하는 매개 변수가 ML 모델에 포함된 값의 변수로 생각할 수 있다고 덧붙혀 설명했습니다. 2019년에 사하는 당시 최첨단 ML 모델에는 약 3억 개의 매개 변수가 있다고 말했습니다. 2022년까지 빠르게 나아가고 최고의 모델은 이제 5천억 개 이상을 가지고 있는 것이 그 증거라고 했습니다. ⛳️ 트렌드 2: 데이터가 계속 성장하고 있다. 증가하는 데이터량과 다양한 유형의 데이터가 ML 모델을 훈련시키는 데 사용되고 있다고 말했습니다. 이것은 사하가 확인한 두 번째 주요 트렌드입니다. 기업 조직은 이제 텍스트와 같은 구조화된 데이터 소스와 오디오 및 비디오를 포함한 비정형 데이터 유형에 대해 훈련된 모델을 구축하고 있습니다. 다양한 데이터 유형을 ML 모델로 가져올 수 있는 능력은 모델 훈련을 돕기 위해 AWS에서 여러 서비스를 개발하게 되었다면서 세이지메이커 데이터 랭글러와 세이지메이커 지리 데이터 분석 서비스를 예로 들었습니다. ⛳️ 트렌드 3: 머신러닝 산업화 AWS는 ML 산업화가 증가하는 트렌드를 보고 있습니다. 이는 ML 도구와 인프라의 더 많은 표준화를 의미하며, 조직이 애플리케이션을 더 쉽게 구축할 수 있도록 합니다. 사하는 ML 산업화는 기업 조직이 개발을 자동화하고 더 신뢰할 수 있도록 돕기 때문에 중요하다고 말했습니다. 산업적이고 일반적인 접근 방식은 조직이 더 많은 모델을 구축하고 배포함에 따라 확장하는 데 매우 중요하다고 강조했습니다. ⛳️ 트렌드 4: 특정 사용 사례를 위한 ML 기반 앱 ML은 특정 사용 사례를 위해 특별히 제작된 애플리케이션으로 인해 성장하고 있습니다. 사하는 AWS 고객들이 공급업체에 일반적인 ML 사용 사례를 자동화하도록 요청했다고 말했습니다. 예를 들어, AWS(및 기타 공급업체)는 이제 음성 전사, 번역, 텍스트 음성 변환 및 이상 감지와 같은 서비스를 제공합니다. 이것들은 조직에 ML 기반 서비스를 더 쉽게 사용할 수 있는 방법을 제공합니다. 예를 들어, 라이브 오디오 통화의 감정 분석은 AWS가 이제 Amazon Transcribe 서비스의 실시간 통화 분석 기능으로 지원하는 새롭고 복잡한 사용 사례입니다. 사하는 이 기능이 고객 감정을 이해하기 위해 음성 인식 모델을 사용하는 예라고 말했습니다. ⛳️ 트렌드 5: 책임감 있는 AI 사하는 책임감 있는 AI에 대한 추세와 필요성이 증가하고 있다고 말하면서, AI와 ML의 성장과 함께 우리가 그것을 책임감 있게 사용해야 한다는 것을 깨닫게 된다고 다음과 같이 상세히 언급했습니다. AWS의 관점에서, 책임감 있는 AI는 몇 가지 주요 속성을 가져야 한다고 주장했습니다. 시스템은 공정해야 하며, 인종, 종교, 성별 및 다른 사용자 속성에 관계없이 모든 사용자에게 동등하게 운영되어야 합니다. 또한 ML 시스템은 기업 조직이 모델이 어떻게 작동하는지 이해할 수 있도록 설명할 수 있어야 합니다. 또한 책임감 있는 AI가 실행되고 있는지 확인하기 위한 거버넌스 메커니즘이 필요하다고 주장했습니다. ⛳️ 트렌드 6: ML 민주화(누구나 쉽게 사용) ML을 발전시킬 마지막 주요 트렌드는 기술을 민주화하여 더 많은 사람들이 도구와 기술에 접근할 수 있도록 하는 것 입니다. 사하는 "고객들은 그들이 필요로 하는 모든 데이터 과학 인재를 고용하는 데 어려움을 겪는다고 말한다"고 말했습니다. 사하의 관점에서 민주화 문제에 대한 해답은 로우코드와 사용 사례 중심 도구를 계속 개발하고 교육하는 것이라고 말했습니다. 사하는 "AWS는 차세대 머신러닝 개발자 교육에 투자하고 있다"고 말했습니다. 아마존은 2025년까지 무료 클라우드 컴퓨팅 기술 교육을 통해 2,900만 명 이상의 사람들이 기술 기술을 향상시킬 수 있도록 도울 것이라고 약속했습니다. 저는 이 6가지 트렌드를 읽고 왜 최근에 새로운 세이지메이컬 개선했는지 설득이 되었습니다. 이는 AWS 머신러닝 서비스 뿐만 아니라 인공지능 산업에 벌어지는 일들을 일괄요약 해놓았으므로 한번쯤 읽어 두면 좋을 것 같습니다.