AWS, 머신러닝 채택과 혁신의 6가지 트랜드

맥킨지의 최근 보고서는 ML 산업화와 AI 적용할 때 올해의 최고 트렌드 중 하나로 확인했다고 주장했다. 지난 주 AWS re:Invent 컨퍼런스 세션에서 아마존의 AI 및 머신러닝 부사장이자 GM인 브라틴 사하는 클라우드 대기업이 2022년 이후에 혁신과 채택을 주도하는 데 도움이 되는 여섯 가지 주요 트렌드를 설명했다. 따라서, 오늘은 새 AWS 서비스 소개가 아니라 머신러닝을 기업에 채택시키고 혁신하기 위한 6가지 트렌드를 배우고자 요점을 정리해 보았다.

1. 모델 정교함이 증가하고 있다.

• 최근 몇 년 동안 ML 모델의 정교함이 기하급수적으로 증가했다. “기하급수”라는 용어의 사용은 과장이 아님
• 그 이유로 머신러닝 모델의 정교함을 측정하는 한 가지 방법은 그 안에 있는 매개 변수(parameter)의 수를 세는 것이라고 했고, 매개 변수가 ML 모델에 포함된 값의 변수로 생각할 수 있다.
• 2019년에 사하는 당시 최첨단 ML 모델에는 약 3억 개(300 M)의 매개 변수가 있다고 말했다.
• 2022년까지 빠르게 나아가고 최고의 모델은 이제 5천억(50B) 개 이상을 가지고 있는 것이 그 증거라고 했음

**2. 데이터가 계속 성장하고 있다. **

• 증가하는 데이터량과 다양한 유형의 데이터가 ML 모델을 훈련시키는 데 사용되고 있음
• 기업 조직은 이제 텍스트와 같은 정형화 데이터 소스와 오디오 및 비디오를 포함한 비정형 데이터 유형에 대해 훈련된 모델을 구축함
• 다양한 데이터 유형을 ML 모델로 가져올 수 있는 능력은 모델 훈련을 돕기 위해 AWS에서 여러 서비스를 개발하게 되었다면서 세이지메이커 데이터 랭글러와 세이지메이커 지오 데이터 분석 서비스를 예로 들었다.

3. 머신러닝 산업화

• AWS는 ML 산업화가 증가하는 트렌드를 보고 있다. 이는
• ML 도구와 인프라의 더 많은 표준화를 의미하며, 조직이 애플리케이션을 더 쉽게 구축할 수 있도록 함.
• ML 산업화는 기업 조직이 개발을 자동화하고 더 신뢰할 수 있도록 돕기 때문에 중요함.
• 산업적이고 일반적인 접근 방식은 조직이 더 많은 모델을 구축하고 배포함에 따라 확장하는 데 매우 중요하다고 강조함

4. 특정 사용 사례를 위한 ML 기반 앱

• 머신러닝(ML)은 특정 사용 사례를 위해 특별히 제작된 애플리케이션으로 인해 성장하고 있음.
• AWS 고객들이 공급업체에 일반적인 ML 사용 사례를 자동화하도록 요청했다
• AWS 및 다른 공급업체는 이제 음성 전사(speech transcription), 번역, 텍스트 음성 변환 및 이상 감지와 같은 서비스를 제공함.
• 대기업 조직에 ML 기반 서비스를 더 쉽게 사용할 수 있는 방법을 제공함.
  • 라이브 오디오 통화의 감정 분석은 AWS가 이제 Amazon Transcribe 서비스의 실시간 통화 분석 기능으로 지원하는 새롭고 복잡한 사용 사례
  • 고객 감정을 이해하기 위해 음성 인식 모델을 사용하는 예

5. 책임감 있는 AI

• 책임감 있는 AI에 대한 추세와 필요성이 증가하고 있다고 말하면서, AI와 ML의 성장과 함께 책임감 있게 사용해야 한다는 것을 깨달음.
• AWS의 관점에서, 책임감 있는 AI는 몇 가지 주요 속성을 가져야 함.
  • 시스템은 공정해야 하며, 인종, 종교, 성별 및 다른 사용자 속성에 관계없이 모든 사용자에게 동등하게 운영되어야 함.
  • ML 시스템은 기업 조직이 모델이 어떻게 작동하는지 이해할 수 있도록 설명할 수 있어야 함
  • 책임감 있는 AI가 실행되고 있는지 확인하기 위한 거버넌스 메커니즘이 필요하다고 주장했음

6. 머신러닝 민주화(누구나 쉽게 사용)

• ML을 발전시킬 마지막 주요 트렌드는 기술을 민주화하여 더 많은 사람들이 도구와 기술에 접근할 수 있도록 하는 것. -> 고객들은 그들이 필요로 하는 모든 데이터 과학 인재를 고용하는 데 어려움을 겪는다고 말한다.
• 머신러닝 민주화 문제에 대한 해답은 로우코드와 사용 사례 중심 도구를 계속 개발하고 교육하는 것.
• AWS는 차세대 머신러닝 개발자 교육에 투자하고 있다. -> 아마존은 2025년까지 무료 클라우드 컴퓨팅 기술 교육을 통해 2,900만 명 이상의 사람들이 기술 기술을 향상시킬 수 있도록 함.

7. 결론 및 참고 사항

• 6가지 트렌드를 읽고 왜 최근에 새로운 세이지메이커 개선했는지 설득이 되었다.
• 이는 AWS 머신러닝 서비스 뿐만 아니라 인공지능 산업에 벌어지는 일들을 일괄 요약 해놓았음
• 참고 자료: AWS names 6 key trends driving machine learning innovation and adoption