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국민대학교 경영대학원

 

AI빅데이터전공

 

클라우드머신러닝

이론만으로 배운 머신러닝 
이제 클라우드로 현실 세계에 사용해봅시다!

수강생들의 궁금증

Q.많은 기업들이 머신러닝 전개에
 클라우드를 사용하나요?

Q.방대하고 형태가 다양한 빅데이터를 
쉽게 관리할 수 있는 방법은 없나요?

Q.고객 요구 사항에 즉시 반응할 수 있는 머신러닝 모델
 어떻게 구현하나요?

Q.복잡한 코드를 작성하지 않아도 
머신러닝을 만들 수 있을까요?

Q.비싼 비용을 들이지 않아도 최신의 머신러닝 기술
 적용할 수 있을까요?

클라우드머신러닝 문현실 교수님에 대한 답변

A.

이제 클라우드라는 날개를 가지고 세상을 향해 나아갈 때입니다.
여러분들이 시간을 들여 잘 만든 머신러닝 모델을 실무에 직접 활용하기 위해서는 클라우드의 활용을 적극적으로 검토해 볼 수 있습니다.
많은 기업들이 서버 관리의 비용과 어려움, 컴퓨팅 자원의 유연성을 확보하기 위해 클라우드를 활용하고 있습니다.
현재의 클라우드는 단순한 서버 자원뿐만 아니라 NoSQL 등의 비정형 데이터 관리도구, Spark 등의 빅데이터 처리도구, 고객 요구 사항이 있을 때 연산을 수행을 즉각적으로 진행하는 서버리스 컴퓨팅 등 다양한 지원을 하고 있어 쉽게 머신러닝 전개 관련 프로세스를 구현할 수 있습니다.

특히, 클라우드 컴퓨팅을 주도하고 있는 아마존, 구글 등의 기업들이 머신러닝과 인공지능 기술도 가지고 있어 복잡한 머신러닝 모델링도 쉽게 구현할 수 있는 환경을 지원합니다.
클라우드의 대부분 기능은 사용량에 따라 요금을 지불하는 방식을 취하고 있어 전체 시스템 구현보다 비용에서도 이점을 가지고 있습니다.
이제까지 실험실에서 또는 로컬컴퓨터에서만 구현해 본 머신러닝 모델을 클라우드를 통해 실제 세상에 적용해봅시다!

교수님의 메세지

'구슬이 서말이라도 꿰어야 보배'라는 속담은 우리가 클라우드 환경에서 머신러닝을 구현해야하는 이유를 잘 설명해주고 있습니다.

지금까지 이론과 예제로 탄탄하게 쌓아온 머신러닝 역량을 실제 세상에 사용해봐야 합니다. 우리가 자동차 운전을 하기 위해서 자동차의 설계 원리를 아는 것보다 어떻게 달리게 하는지를 아는 것이 더 중요한 것처럼 머신러닝을 위한 데이터를 어떻게 공급하고 모델의 결과는 어떻게 전개하는지를 클라우드 환경에서 구현해본다면 여러분의 실무 역량은 한층 더 강화될 것입니다.

by. 클라우드머신러닝 문현실