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기고 | 기계 학습 대중화 노린다 'MS의 애저 머신 러닝'

2015.07.22 Jonathan Hassell  |  CIO


애저 가상 머신에 가입하고 스토리지 옵션을 구성하면, 가상 네트워크를 제공해 모든 것을 연결하는 애저 포탈에서 이 서비스의 이용을 시작할 수 있다. 먼저 여기에서 ML 스튜디오(Machine Learning Studio) 작업공간과 전용 스토리지 계정을 생성하게 된다.

이것이 모든 기계 학습 소프트웨어가 상주하는 애저 서비스 영역의 "파티션"이다. 또한 이 포탈에서 애저 기계 학습 서비스의 소비를 모니터링하여 비용을 추적하고 모델을 공개할 준비가 완료되었을 때 알림을 수신하게 된다. 특히 ML API 서비스를 통해 모델을 기존의 애플리케이션과 매우 손쉽게 통합할 수 있다.

데이터 과학자들은 대부분의 시간을 ML 스튜디오에서 보내게 되는데, 매우 친화적으로 간편한 것이 특징이다. 데이터 접근 및 준비, 모델 생성/시험/교육, 기업의 기존 비전매 특허 모델을 사설 작업공간으로 안전하게 가져오기 등을 포함해 ML 스튜디오 내에서 데이터 과학 작업흐름을 단계별로 실행할 수 있다.

ML 스튜디오는 R 통계 분석 언어를 지원하며 미가공 R뿐만이 아니라 가장 인기 있는 300개 이상의 R 패키지를 이용할 수 있는 능력을 지원한다. 뿐만 아니라 마이크로소프트는 R과 함께 사용할 수 있는 여러 간편한 알고리즘을 지원하고 있다. "내 작업공간 공유" 기능을 이용해 인터넷에 연결할 수 있는 곳이면 어느 곳에서나 동료들과 협업할 수 있으며 완성된 모델은 BI 또는 데이터 환경 전체를 구성하는 대신에 수 분 만에 바로 사용할 수 있다.

ML 스튜디오 내 모델이 사용할 수 있는 데이터는 다양한 곳에서 얻을 수 있다.

- 모델은 애저 내의 데이터에 접근할 수 있다.
- 모델은 HD인사이트(HDInsight)의 빅 데이터(Big Data)에서 쿼리(Query)가 가능하다.
- 모델은 데이터 과학자의 데스크톱에서 데이터세트를 바로 가져올 수 있다.

데이터 과학자가 공개 준비를 마치면 API 서비스를 통해 시험한 모델을 개발자들에게 제공할 수 있다. 기업 사용자는 어느 곳에서나 사용하는 기기의 종류에 상관 없이 결과에 접근할 수 있다. 그리고 새로운 개발 작업 없이도 모델 업데이트로 사용 중인 모델을 갱신할 수 있다. 이것이 기본적인 서비스형 기계 학습(MLaaS)이다.

애저 기계 학습은 이미 많은 기업들이 다음의 방식으로 사용하고 있다.

- 텔레메트리 데이터 분석
- 구매자 성향 모델
- 소셜 네트워크 분석
- 예측 유지관리
- 웹 앱 최적화
- 서비스 제공자를 바꾸는 고객 분석
- 천연자연 탐사
- 일기예보
- 예측 의료 결과
- 금융사기 감지
- 생명공학 연구
- 타겟 광고
- 네트워크 침입 감지
- 스마트 미터 모니터링

기계 학습에 관한 결론
애저 머신 러닝에 대한 마이크로소프트의 전략 방향은 이미 갖고 있는 데이터와 인력이용해 손쉽게 시작할 수 있도록 하는 것이다. 애저 가입을 시작하면 작업공간을 구성하고 ML 스튜디오를 바로 이용할 수 있도록 한 점에서도 이는 뚜렷이 드러난다.

* Jonathan Hassell은 컨설팅 기업 82벤처스의 경영자다. ciokr@idg.co.kr 

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