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AWS “‘세이지 메이커’로 머신러닝 더 쉽고 빠르게 도입”

2019-11-13김태환 기자

김일호 AWS 솔루션 아키텍트 매니저가 13일 그랜드인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 교육세션 발표를 통해 AWS의 머신러닝 관련 서비스를 소개하고 있다.

아마존 웹 서비스(AWS)가 세이지 메이커(SageMaker)를 활용해 고객사들이 더 쉽고 빠르게 인공지능(AI) 서비스를 구축하도록 돕는다는 전략을 내세웠다.

데이터 레이블링(labeling)을 지원함은 물론, 모델링을 만들고 적용할 때 자동으로 알고리즘을 추천하거나 업데이트할 수 있도록 돕는다. AI 관련 지식이 없어도 손쉽게 머신러닝 알고리즘을 구축할 수 있다는 설명도 덧붙였다.

AWS는 13일 그랜드인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 교육세션을 개최하고 AI 서비스 구축에 도움이 되는 서비스들을 소개했다.

김일호 AWS 솔루션 아키텍트 매니저는 “세이지 메이커는 데이터를 수집, 저장하고 필요한 데이터를 추출하는 알고리즘 적용하는 모델링을 지원한다”면서 “또 테스트 과정을 거친 뒤 정확도가 떨어지면 다시 옵션을 변경해 업그레이드된 모델링을 자동으로 만들어 준다”고 설명했다.

김일호 매니저는 “세이지 메이커의 자동화된 서비스를 받으면 (사람이 하는 것보다) 빠르게 AI 서비스와 머신러닝에 적용할 수 있다”면서 “시간과 노력, 비용을 줄일 수 있다”고 덧붙였다.

특히 세이지 메이커는 비정형 데이터를 정형하도록 돕는 ‘그라운드 트루스(Ground Truth) 기능도 제공한다.

머신러닝으로 학습하기 전 최초의 메타 데이터는 사람이 직접 레이블링해야 하는데, 기존에는 별도 인력을 동원해 시간과 비용이 많이 들었다. 그라운드 트루스는 레이블링을 하는 외부 인력과 연결해 데이터를 수집하고 제공하는 것을 중개한다.

이 외에도 추가 기능을 도입할 때 필요한 알고리즘을 구입해 적용할 수 있는 ‘알고리즘 마켓 플레이스’, 머신러닝 모델의 정확도를 높이려고 알고리즘을 조금씩 변경해가며 반복 테스트해 정확도를 높이는 ‘옵티마이제이션(optimization)’ 기능도 지원한다.

또 서비스 수요가 높아질 때 자동으로 용량과 컴퓨팅 파워를 늘리는 ‘스케일 아웃(scale out)’도 제공된다.

김일호 AWS 솔루션 아키텍트 매니저는 “세이즈 메이커는 머시러닝 모델링을 최척화하고, 성능이 좋은 모델을 만들도록 지속적으로 돕는다”면서 “특히 대부분이 자동화돼 있어 AI 배경지식이 전혀 없는 사람도 충분히 모델을 구축할 수 있다”고 말했다.

 

김태환 테크엠 기자 kimthin@techm.kr