후회가 없도록

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..

현재 공부를 시작한 단계에 불과하며, 차근차근 공부한 머신러닝 알고리즘의 방식과 특징 등을 정리해나가는 게시글이다. 기술하는 내용은 모두 Python 기반이다. - 지도 학습 알고리즘과 다르게 데이터 중에서 타깃이 없을 때 사용하는 머신러닝 알고리즘이다. 1. k-평균(k-Means) 1) 무작위로 k개의 클러스터(군집) 중심을 선택하고, 점차 가장 가까운 샘플의 중심으로 이동하는 비교적 간단한 알고리즘 2) 평균값이 클러스터의 중심에 위치하기 때문에 '클러스터 중심' 또는 '센트로이드'라고 부르기도 한다. 3) 군집된 결과는 KMeans 클래스의 labels_ 속성, 클러스터 중심은 cluster_centers_ 속성, 알고리즘이 반..

1. 내용 기업 입장에서 AI, 빅데이터, 클라우드, 블록체인 등의 4차 산업혁명 기술(이하 4차 기술)을 도입하고, 집중해야 할 시기에 대한 평균적인 판단 기준은 2가지가 있습니다. 우선 첫 번째 기준은 4차 기술들을 도구로써 인식하고, 자신의 상황에 적합한 도구를 가져다 쓰는 것입니다. 디지털 트랜스포메이션은 4차 기술과 매우 긴밀한 관계이지만, 그렇다고 동의어는 아닙니다. 디지털 트랜스포메이션은 물질적인 영역을 디지털 데이터로 변환하는 것이고, 4차 기술들이 이 과정을 더 수월하게 진행할 수 있도록 지원하는 것입니다. 그렇기 때문에 무작정 4차 기술을 도입하는 것은 좋지 못한 판단이고, 자신의 상황과 수준에 맞는 4차 기술을 고민하고 선택해서 도입하는 것이 중요합니다. 두 번째 기준은 선택한 도구를..

1. 내용 행사는 두 파트로 나뉘어서 진행되었으며, 각 파트별로 6개, 8개의 짤막한 세션 영상이 연속으로 재생되는 형태로 진행되었습니다. 모든 세션은 네이버가 선보일 Big AI의 시작, 'HyperCLOVA'를 기반으로 구성되었습니다. 첫 번째 파트는 'HyperCLOVA, 커다란 가능성을 열다'라는 주제로 HyperCLOVA에 대한 전반적인 설명, 의미 등을 담고 있었으며, 아래와 같은 세션으로 진행되었습니다. 두 번째 파트는 'HyperCLOVA 테크놀로지'라는 주제로 첫 번째 파트보다 더 자세하고 구체적인 기술적 관점에서 HyperCLOVA를 설명했습니다. 실제로 HyperCLOVA를 활용한 애플리케이션을 예시로 보여주고, NAVER가 이 HyperCLOVA를 구현하면서 부딪힌 문제, 해결방안,..

1. 내용 기존 AI는 특정 카테고리에서만 기능 수행이 가능했던 반면, '초거대 AI'는 대규모 데이터 입력을 통해서 여러 분야를 망라하는 만능 AI를 만들 수 있는 이른바 '꿈의 기술', 'AI의 끝판왕'으로 칭해지는 기술입니다. 특히 기존 AI와 다르게 별도의 데이터 레이블링 작업이 필요하지 않고, 특정 용도에 한정되지 않고, 종합적인 사고와 판단을 할 수 있다는 점에서 인간의 뇌 구조에 가장 근접했다고 평가받고 있습니다. 현재 초거대 AI는 구글, 네이버, 오픈AI, 센스타임 등의 국내외 빅 테크들이 치열한 기술 확보 경쟁을 펼치고 있으며, 국내에서 LG가 제조업 분야 중엔 처음으로 초거대 AI 기술에 1억 달러(약 1,130억 원)를 투자할 것을 발표했습니다. 현존하는 가장 뛰어난 초거대 AI는 ..

1. 내용 클라우드 환경 안에는 컴퓨팅 자원과 애플리케이션 자원이 있습니다. 컴퓨팅 자원이란 IaaS(Infrastructure as a Service, 사용자 요청에 따른 서버 연산), PaaS(Platform as a Service, 컨테이너 서비스)을 포함하는 자원이고, 애플리케이션 자원이란 SaaS(Software as a Service), 비즈니스 로직이 포함된 소스코드와 데이터, API(Application Programming Interface) 함수 등을 포함한 서버 자원 등을 뜻합니다. 이런 자원을 안전하게 보호하기 위해 다음과 같은 방법을 사용합니다. 우선, 컴퓨팅 자원은 외부 비공개인 프라이빗 네트워크(Private Network, 내부망)에 배치하는 것이 일반적입니다. 서비스 사용자..

1. 내용 AI 기술이 점점 다양하고 우리와 근접한 분야에서도 발전하고 적용되고 있습니다. 그에 대한 대표적인 예시로 이 글에서는 예술과 대화 모델을 이야기하고 있습니다. 이 글에서 기존의 예술 작품 속 모델을 AI 기술을 통해 실사와 비슷하게 구현한 것, 사람인지 AI인지 구별하기 어려울 수준의 대화를 할 수 있다는 것이 인상적이었습니다. 최근 사람의 얼굴을 디즈니 애니메이션 속 인물 스타일로 필터를 씌워주는 기능과는 반대로, 아래 영상은 디지털 아티스트 Denis shryaev가 예술 작품을 AI 기술을 통해 실제 사람의 모습으로 구현하는 과정과 결과를 보여줍니다. https://youtu.be/gSTBJPUOXYg 또, 아래의 대화 내용은 GPT-3(Generated Pre-trained Trans..

k-최근접 이웃, 선형 회귀, 릿지, 라쏘, 다항 회귀, 로지스틱 회귀, 확률적 경사 하강법, 결정 트리 등의 알고리즘을 갖고 있는 대표적인 머신러닝 패키지입니다. 데이터를 이 패키지의 입력 데이터로 활용하기 위해선 2차원 리스트(배열 포함)로 입력 또는 변환해야 합니다. 또, 사이킷런을 통해 필요한 머신러닝 알고리즘을 임포트, 머신러닝 알고리즘의 모델 생성, 모델 평가 등의 순서로 이용합니다. 1. 모듈 1) model_selection: 모델의 데이터를 구성, 변환해주는 모듈 (1) train_test_split(): 훈련 세트와 테스트 세트로 함수 자체에서 랜덤하게 분리하며, 입력 데이터와 정답 데이터를 입력으로 받고, 이를 다음과 같이 각 변수에 자동으로 저장합니다. from sklearn.mod..

1. 내용 클라우드 환경은 블랙박스처럼 내부에 어떤 위치에 자원이 존재하는지, 어떤 원리로 자원이 생성되는지 등을 알 수 없습니다. 이런 비가시적인 클라우드를 클라우드 관리 포털(CMP : Cloud Management Portal, 이하 CMP)을 통해 가시화하고 관리할 수 있습니다. 그리고 클라우드 환경에서 제공하는 보안 서비스에는 공통 보안 서비스와 네트워크 보안 서비스가 있습니다. 이 두 보안 서비스는 다음 그림처럼 존재하고, 이는 CMP를 통해 확인하고 관리할 수 있습니다. 1) 공통 보안 서비스 CMP는 클라우드 관리자가 가상의 네트워크를 구성, 서버와 DB를 생성 및 변경 등 자원의 전체 라이프 사이클을 관리할 수 있게 합니다. 이런 CMP는 클라우드 서비스 활용의 중심에 있기 때문에, 계정..

주변을 둘러보면 현재 온-프레미스(On-premises) 환경에서 클라우드 환경으로 활동 무대가 변화하고, 대부분의 글로벌 IT 서비스가 클라우드를 바탕으로 제공되고 있음을 알 수 있습니다. 삼성SDS 또한 레거시(Lagacy) 시스템을 클라우드 환경으로 이전하거나, 새로운 시스템을 클라우드 기반으로 구축하는 사례가 빈번하다고 합니다. * 온-프레미스(On-premises): 소프트웨어를 서버에 직접 설치해 쓰는 방식 * 레거시(Lagacy) 시스템: 낡은 기술이나 시스템, 소프트웨어 등을 뜻하거나, 새로이 대체 가능한 기존의 기술을 의미 이처럼 IT 업계에서는 현재 클라우드가 대세라고 생각해도 무방할 정도입니다. 이 클라우드는 온-프레미스 환경과 다른 독특한 속성들이 있는데, 크게 멀티테넌시(Multi..