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구글의 새 ‘로우코드/노코드’ 베팅, 이번엔 성공할까

로우코드/노코드 플랫폼에 대한 관심 증가에 따라 구글이 ‘버텍스 AI(Vertex AI)’ 플랫폼을 업데이트했다.  약 1년 전, 구글은 ‘버텍스 AI’를 출시하면서 로우코드 및 노코드 소프트웨어 개발에 큰 베팅을 했다. 한편 업계 애널리스트들은 인터넷 업계의 거물이 새로운 릴리즈를 통해 이 경쟁이 치열한 시장에서 한 획을 그을 수 있을 것이라고 예상했다.    지난 목요일 ‘어플라이드 ML 서밋(Applied ML Summit)’에서 구글 클라우드가 학습 단축 서버(Training Reduction Server), 테이블 형식의 워크플로우(Tabular Workflow), 예제 기반 설명(Example-Based Explanations) 등을 포함해 버텍스 AI의 새로운 기능을 발표했다. 이는 고객들이 머신러닝 모델을 제대로 활용하고, 숙련된 전문가 의존도를 낮추는 것을 목표로 한다.  “성능 테스트 결과 2021년 버텍스 AI 및 빅쿼리를 통해 생성된 ML 예측 (모델) 수가 2.5배 증가했고, 지난 6개월 동안 버텍스 AI 워크벤치(Vertex AI Workbench)의 활성 고객이 25배 늘어났다. 고객들은 관리형 및 통합형 ML 플랫폼이 프로덕션 환경에서 ML 배포를 가속하는 데 중요하다는 점을 분명하게 알고 있다”라고 회사 측은 밝혔다.  구글은 2020년 초 (당시 8년 된 회사였던) 앱시트(AppSheet)를 인수하면서 로우코드/노코드 시장에 뛰어들었다. 하지만 해당 인수에도 불구하고 이 회사는 로우코드/노코드 시장에서 아직은 강력한 경쟁상대로 여겨지진 않고 있다. 애널리스트들은 버텍스가 구글에게 로우코드/노코드 소프트웨어 개발 시장에서의 영향력을 넓힐 기회를 제공할 수 있다고 봤다. 파릭 컨설팅(Pareekh Consulting)의 설립자 파릭 자인은 “사용자 정의 라이브러리로 모델을 학습시키는 데 다른 플랫폼보다 코드 요건이 80% 더 적은 버텍스 AI는 로우코드/노코드 시장에서 구글의 ...

구글 로우코드 노코드 버텍스 AI 앱시트 코딩 데이터 과학자

2022.06.13

로우코드/노코드 플랫폼에 대한 관심 증가에 따라 구글이 ‘버텍스 AI(Vertex AI)’ 플랫폼을 업데이트했다.  약 1년 전, 구글은 ‘버텍스 AI’를 출시하면서 로우코드 및 노코드 소프트웨어 개발에 큰 베팅을 했다. 한편 업계 애널리스트들은 인터넷 업계의 거물이 새로운 릴리즈를 통해 이 경쟁이 치열한 시장에서 한 획을 그을 수 있을 것이라고 예상했다.    지난 목요일 ‘어플라이드 ML 서밋(Applied ML Summit)’에서 구글 클라우드가 학습 단축 서버(Training Reduction Server), 테이블 형식의 워크플로우(Tabular Workflow), 예제 기반 설명(Example-Based Explanations) 등을 포함해 버텍스 AI의 새로운 기능을 발표했다. 이는 고객들이 머신러닝 모델을 제대로 활용하고, 숙련된 전문가 의존도를 낮추는 것을 목표로 한다.  “성능 테스트 결과 2021년 버텍스 AI 및 빅쿼리를 통해 생성된 ML 예측 (모델) 수가 2.5배 증가했고, 지난 6개월 동안 버텍스 AI 워크벤치(Vertex AI Workbench)의 활성 고객이 25배 늘어났다. 고객들은 관리형 및 통합형 ML 플랫폼이 프로덕션 환경에서 ML 배포를 가속하는 데 중요하다는 점을 분명하게 알고 있다”라고 회사 측은 밝혔다.  구글은 2020년 초 (당시 8년 된 회사였던) 앱시트(AppSheet)를 인수하면서 로우코드/노코드 시장에 뛰어들었다. 하지만 해당 인수에도 불구하고 이 회사는 로우코드/노코드 시장에서 아직은 강력한 경쟁상대로 여겨지진 않고 있다. 애널리스트들은 버텍스가 구글에게 로우코드/노코드 소프트웨어 개발 시장에서의 영향력을 넓힐 기회를 제공할 수 있다고 봤다. 파릭 컨설팅(Pareekh Consulting)의 설립자 파릭 자인은 “사용자 정의 라이브러리로 모델을 학습시키는 데 다른 플랫폼보다 코드 요건이 80% 더 적은 버텍스 AI는 로우코드/노코드 시장에서 구글의 ...

2022.06.13

“클라우드 머신러닝 툴킷 통합”··· 구글, ‘버텍스 AI’ 출시

‘버텍스 AI(Vertex AI)’는 하나의 통합된 UI 및 API 하에서 머신러닝을 구축하기 위해 모든 구글 클라우드 서비스를 통합한다.  지난 5월 18일(현지 시각) 구글 클라우드의 ‘버텍스 AI(Vertex AI)’가 GA 버전으로 공개됐다. 이는 AI 모델 구축 및 유지관리를 지원하는 관리형 머신러닝 플랫폼이다. 구글은 AI 모델 학습에 필요한 코드 라인을 80% 감소시켰다고 밝혔다.    버텍스 AI는 통합된 UI 및 API로 머신러닝 모델을 구축하기 위해 모든 구글 클라우드 서비스를 통합한다. 이를 통해 대규모의 머신러닝 모델 구축 및 배포 프로세스를 단순화할 수 있다고 구글은 설명했다. 구체적으로 말하자면 ‘오토ML(AutoML)’과 ‘AI 플랫폼(AI Platform)’이 통합 API, 클라이언트 라이브러리, UI로 연동된다.  또한 구글은 사용자가 전문 교육을 받지 않아도 데이터와 프로토타입을 관리하고, 모델을 구축 및 해석할 수 있다고 전했다. 버텍스 AI에서 제공하는 기능들은 다음과 같다.  • 컴퓨터 비전, 영상, 자연어, 구조화된 데이터 등을 지원하기 위해 사전 학습된 API를 포함한 AI 툴킷에 액세스할 수 있다.  • ML옵스(MLOps) 기능을 통해 AI 애플리케이션을 더 빠르게 배포하여 실험 속도를 높이는 ‘버텍스 비지어(Vertex Vizier)’, 머신러닝 기능을 제공하고 공유하며 재사용할 수 있는 ‘버텍스 피처 스토어(Vertex Feature Store)’, 모델 구축을 가속화하는 ‘버텍스 익스페리먼트(Vertex Experiments)’가 제공된다. • ‘버텍스 컨티뉴어스 모니터링(Vertex Continuous Monitoring)’, ‘버텍스 파이프라인(Vertex Pipelines)’은 머신러닝 워크플로우를 간소화한다. 이는 셀프-서비스 모델 유지관리 및 반복의 복잡성을 제거하는 것을 목표로 한다.  버텍스 AI 플랫폼을 시작하려면 이곳에...

구글 클라우드 구글 클라우드 머신러닝 인공지능 AI 모델 버텍스 AI

2021.05.20

‘버텍스 AI(Vertex AI)’는 하나의 통합된 UI 및 API 하에서 머신러닝을 구축하기 위해 모든 구글 클라우드 서비스를 통합한다.  지난 5월 18일(현지 시각) 구글 클라우드의 ‘버텍스 AI(Vertex AI)’가 GA 버전으로 공개됐다. 이는 AI 모델 구축 및 유지관리를 지원하는 관리형 머신러닝 플랫폼이다. 구글은 AI 모델 학습에 필요한 코드 라인을 80% 감소시켰다고 밝혔다.    버텍스 AI는 통합된 UI 및 API로 머신러닝 모델을 구축하기 위해 모든 구글 클라우드 서비스를 통합한다. 이를 통해 대규모의 머신러닝 모델 구축 및 배포 프로세스를 단순화할 수 있다고 구글은 설명했다. 구체적으로 말하자면 ‘오토ML(AutoML)’과 ‘AI 플랫폼(AI Platform)’이 통합 API, 클라이언트 라이브러리, UI로 연동된다.  또한 구글은 사용자가 전문 교육을 받지 않아도 데이터와 프로토타입을 관리하고, 모델을 구축 및 해석할 수 있다고 전했다. 버텍스 AI에서 제공하는 기능들은 다음과 같다.  • 컴퓨터 비전, 영상, 자연어, 구조화된 데이터 등을 지원하기 위해 사전 학습된 API를 포함한 AI 툴킷에 액세스할 수 있다.  • ML옵스(MLOps) 기능을 통해 AI 애플리케이션을 더 빠르게 배포하여 실험 속도를 높이는 ‘버텍스 비지어(Vertex Vizier)’, 머신러닝 기능을 제공하고 공유하며 재사용할 수 있는 ‘버텍스 피처 스토어(Vertex Feature Store)’, 모델 구축을 가속화하는 ‘버텍스 익스페리먼트(Vertex Experiments)’가 제공된다. • ‘버텍스 컨티뉴어스 모니터링(Vertex Continuous Monitoring)’, ‘버텍스 파이프라인(Vertex Pipelines)’은 머신러닝 워크플로우를 간소화한다. 이는 셀프-서비스 모델 유지관리 및 반복의 복잡성을 제거하는 것을 목표로 한다.  버텍스 AI 플랫폼을 시작하려면 이곳에...

2021.05.20

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