머신러닝2 GCP로 AI공부하기[2] - 상용 머신러닝 시스템을 설계하는 것 머신러닝 모델의 비중 전체 시스템 관점에서 볼때 머신러닝 모델이 차지하는 비중은 얼마나 될까? 여기서 말하는 "머신러닝 모델"이라는 것은 "모델의 구조적 형상 / 알고리즘"을 의미한다. 이 부분은 상용 머신러닝 시스템에서 핵심이 되는 만큼 무척 중요하다. 또한 나같은 제 3자가 볼 때 이 부분만 눈에 들어온다. 하지만 전체 시스템 관점에서 머신러닝 모델의 비율은 무척 적다. 구글은 이를 약 5%수준이라고 한다. 상용 머신러닝 시스템의 전체적인 구조를 살펴보면 다음과 같다. . 머신러닝 모델의 구조 / 알고리즘이 무척 중요한 것은 맞으나 외적인 요소가 상당히 많이 존재한다. 데이터 수집의 경우, 상당한 시간이 소모되며 수집된 데이터에 레이블을 매기는 수작업은 상상을 초월한다. 쓰레기 데이터 혹은 공격성 데.. 2019. 7. 4. GCP로 AI공부하기[1] - Google Cloud Platform과 CMLE 구글의 CEO(최고경영자) 순다 피차이가 ‘Google Cloud Next 19’ 이벤트에서 AI의 엑셀화에 대해 이야기했다. 우리 모두는 엑셀을 편하게 사용하고 있지만, 엑셀 내부의 동작원리까지 파악하지 않는다. 구글이 AI도 그렇게 엑셀화하겠다는 것이다. 이는 구글뿐만 아니라 아마존도 수년전부터 주장하던 흐름과 동일하다. 이 핫한 기술에 대해서 깊지 못하더라도 그 사용법에 대해서는 알아야하지 않을까...싶은 마음. 그리고 AI의 간단한 원리라도 파악할 수 있으면 좋겠다... 싶은 마음으로 공부하며 시리즈를 시작한다. AI는 훗날 '엑셀'이 될 수 있을까(http://kspsoft.webiz.kr/20/?q=YToyOntzOjEyOiJrZXl3b3JkX3R5cGUiO3M6MzoiYWxsIjtzOjQ6I.. 2019. 7. 4. 이전 1 다음
