1. 내용(본문 일부)
현지시간으로 2021년 5월 18일부터 20일까지 가상으로 개최된 '구글 I/O 2021'에서 데이터 과학자, AI 개발자가 AI 기반 애플리케이션을 더 쉽게 통합하고, 모델의 배포, 유지 관리를 가속화할 수 있는 새로운 관리형 머신러닝(ML) 플랫폼 '버텍스 AI(Vertex AI)'를 발표했습니다. 버텍스 AI는 통합된 UI와 API를 통해 기존의 다양한 머신러닝 서비스를 포괄하는 플랫폼으로 AutoML과 AI 플랫폼을 통합, 버텍스 AI를 사용해 개발자는 다른 클라우드 제공 업체의 플랫폼보다 거의 80% 감소시킨 코드 라인을 사용합니다.
버텍스 AI는 필요한 모든 도구를 갖춘 단일 플랫폼으로, 특별히 머신러닝 교육을 필요로 하지 않으며, 데이터, 프로토타입, 실험, 모델 배치, 모델 해석 및 생산 모니터링을 할 수 있습니다. 즉, 기본 지식만 있으면 누구나 이 툴을 사용해 머신러닝 모델을 구현하고 배포할 수 있다는 것입니다.
이외에도 테스트 단계에 있는 '버텍스 머신러닝 엣지 매니저(Vertex ML Edge Manager)'로 엣지에서 모델 배포와 모니터링, 다른 데이터 과학자나 개발자가 머신러닝 기능을 제공 및 공유, 재사용할 수 있도록 하는 '버텍스 피쳐 스토어(Vertex Feature Store)' 등 더 빠르고 효율적이고 유용한 기능도 제공합니다.
1) Vertex AI 플랫폼
https://cloud.google.com/vertex-ai/docs?_ga=2.159319420.-73240997.1621669616
2) 'GCP 기반 머신러닝 권장 사항'
https://cloud.google.com/architecture/ml-on-gcp-best-practices
3) 오는 6월 10일(현지시간) 개최되는 데이터 과학자 및 ML 엔지니어를 위한 Applied ML Summit
4) 구글 I/O 2021 중에서 사라 로빈슨의 'Vertex AI로 엔드 투 엔드 솔루션 구축' 세션 영상
2. 고찰
구글은 전 세계에서 매우 많은 사람들이 사용하는 사이트 중 하나일 것입니다. 그리고 구글은 10년 전부터 AI에 대한 관심을 갖고, 머신러닝에 대한 경험과 노하우를 바탕으로 Vertex AI를 만들었습니다. 무엇보다 이 행사와 기사, Vertex AI의 기능 등에 대해 알게 되면서 이제는 AI를 만들도록 도와주는 AI가 만들어지고 있다는 것이 제일 인상적이었습니다. 또, 점점 4차 기술은 그 큰 틀이 안정화되고 있고, 벌써 그 기술을 더 편리하게 쓸 수 있도록 도와주는 플랫폼이 등장한다는 점이 중요하다고 생각합니다.
이런 관점에서 Vertex AI가 큰 틀과 환경을 만들어주고, 그 안에서 모두가 각자의 AI, 머신러닝 모델 등을 구현하고 공유하는 것이 마치 블로그를 작성하는 것처럼 느껴졌습니다. 블로그를 작성할 수 있는 웹 사이트가 환경을 조성해주고, 개인이 그 안에서 자신의 생각을 작성하고 공유하는 것과 비슷하다고 느꼈습니다. 점점 4차 기술에 대한 교육이 늘어나고, 코딩 또한 초등학교 과정에서부터 배우기 시작하는 모습을 고려하면, 후에는 현재의 블로그처럼 모두가 자신만의 AI 서비스, 머신러닝을 통한 분석 등을 구현하고 공유하는 세상이 오지 않을까 하는 생각도 들었습니다.
그리고 이렇게 AI 구현을 도와주는 플랫폼을 자신의 분야와 업무에 적용해서 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있다면 그만큼 좋은 것이 없을 것입니다. 이런 점에서 꾸준히 기술의 동향과 흐름을 파악하고, 이를 빠르게 적응하고 사용할 수 있는 능력 또한 중요하다는 생각을 합니다.
3. 출처
http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=21097
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