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클라우드 기반 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 서비스 개발 활기
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기타
주제분류
핵심R&D분야
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지디넷코리아
158.0
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원문 작성일
2019-12-15

글로벌 주요 기업, AI・ML 개발에 최적화된 클라우드 플랫폼 구축 경쟁 치열


○ AWS・구글・MS 등 클라우드 선도 업계는 복잡한 절차가 필요한 AI・ML을 효율적으로 도입・활용하기 위해 기존 플랫폼을 개선하거나 새로운 기능을 추가하며 최적화 서비스 개발



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○ (AWS) ML 모델 전문 플랫폼인 ‘세이지메이커(SageMaker)’의 신규 기능을 대거 공개(12.3.)


  ※ 세이지메이커는 기업이 ML로 신규 비즈니스를 창출하거나 비용을 절감할 수 있도록 학습 모델 생성과 훈련, 서비스 배포와 운영 등을 전반적인 ML 관련 지원 기능을 제공하는 플랫폼


 - 세이지메이커의 △스튜디오(Studio) △노트북(Notebooks) △엑스페리먼트(Experiments) △오토파일럿(Autopilot) △디비거(Debugger) △모델 모니터(Model Monitor) 등 6가지 기능을 새롭게 개선


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 - AI 전문기업부터 AI를 처음 접하는 기업에게 쉽고 빠르게 AI 서비스를 구축할 수 있도록 세이지메이커를 개발


 - 한편 세이지메이커와 연동해 실제 사물인식을 가능하게 하는 AI 기반 카메라인 딥렌즈(DeepLens), 음성을 텍스트로 변환하는 아마존 트랜스크라이브(Amazon Transcribe), 번역을 위한 아마존 트랜슬레이트(Amazon Translate) 등을 공개


○ (구글) AI 기술 기업을 위한 ‘텐서플로 엔터프라이즈(TensorFlow Enterprise)’를 발표(11.21.)


 - 구글 클라우드 플랫폼(Google Cloud Platform)에서 텐서플로 모델을 보다 쉽게 개발・구축할 수 있도록 지원하는 일련의 제품과 서비스를 제공


 - 또한 엔터프라이즈급 기술을 제공하여 특정 텐서플로 버전에 대한 보안 패치와 버그 수정을 최대 3년간 보장해 빠른 속도로 발전하는 AI와 소프트웨어 버전을 폭넓게 지원


  ※ 모든 패치와 버그 수정은 주요 텐서플로 코드 저장소(TensorFlow code repository)에서 이용 가능


 - ‘딥 러닝 VM(Deep Learning VM)’과 ‘딥 러닝 컨테이너(Deep Learning Container, 베타 버전)’가 포함돼 있어 AI 모델 구축 및 확장에 용이


  ※ 딥 러닝 VM과 딥러닝 컨테이너는 데이터 읽는 속도를 최대 3배 높여 워크로드 처리를 대폭 가속화


 - 이 외에도 AI와 ML 역량이 부족한 기업도 손쉽게 서비스를 활용할 수 있도록 ‘빅쿼리*’와 ‘오토ML*’ 등 서비스를 제공


  * 빅쿼리: AI 기반의 기업용 분석 데이터웨어하우스로 업체가 보유한 방대한 데이터를 빠르게 분석해 가치 있는 정보를 찾는데 특화된 서비스


  * 오토ML: 데이터만 넣으면 결과값을 바탕으로 적합한 AI모델을 찾아주는 솔루션


○ (MS) 개발자 및 데이터 과학자가 머신러닝 모델을 효율적으로 구축・학습・배포할 수 있도록 돕는 ‘애저 머신러닝 서비스(Azure Machine Learning Service)’를 공식 출시(’18.12.)


 - 한번의 클릭으로 빠르게 모델 선정 및 튜닝을 자동화하고 머신러닝용 데브옵스(DevOps)*로 생산성을 향상


  * 개발(development)과 운영(operation)을 결합한 합성어로 개발 담당자와 운영 담당자가 연계하여 협력하는 개발 방법론


 - 또한 파이썬* SDK(Python SDK)를 통해 어느 파이썬 환경에서나 개발자가 선호하는 오픈소스 프레임워크로 애저 머신러닝 서비스 사용 가능


  * 컴퓨터 언어의 일종으로 간결하고 생산성 높은 프로그래밍 언어


 - 애저 머신 러닝의 향상된 자동화 기능과 사용자인터페이스(UI)로 고품질 모델 개발을 지원하는 ‘ML옵스(MLOps)’도 제공


국내 기업들도 AI・ML에 활용할 수 있는 클라우드 플랫폼 구축


○ 네이버클라우드・LG CNS 등 국내 기업들도 클라우드를 기반으로 인공지능과 머신러닝 등 차세대 기술을 활용하기 위한 노력 분주


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클라우드 시장의 경쟁 포인트로 떠오르는 ‘인공지능’과 ‘머신러닝’


○ 기업의 비용 절감 측면에서 도입하던 클라우드 서비스가 최근 빅데이터, 머신러닝, 인공지능과 접목하여 서비스가 고도화


○ 최근 글로벌 클라우드 기업은 미래 경쟁력 제고의 요건으로 인공지능과 머신러닝 개발에 최적화된 클라우드 플랫폼 개발을 위해 치열하게 경쟁


○ 국내 클라우드 시장에도 글로벌 대기업 진출이 이어지고 있는바, AI・ML뿐만 아니라 첨단 기술과 접목한 다양한 기술개발과 서비스 업그레이드를 통해 경쟁력을 제고할 필요