질문 감사합니다. 머신러닝/딥러닝/인공지능등 기술분야에 입문 순서를 질문 주신것으로 이해했습니다. 우선 접근 난이도를 생각해보았을때, 인공지능을 서비스화하여 API 를 통해 접근 가능한, AWS 의 Amazon Rekognition, Comprehend, Textract, Translate 등 다양한 서비스의 이용이 조금 쉬울 수 있을것 같습니다. 해당 서비스를 이용해 보시다가 좀더ㅓ 내 업무에 알맞는 맞춤화 된 기능이 필요시에 머신러닝, 딥러닝으로 접근하면 조금 더 쉽지 않을까 하는 개인적인 생각이 있습니다.
답변 감사합니다.
[질문] AI학습이나 빅데이터 분석을 위한 인프라가 퍼블릭 클라우드에 구성되어 있는지요? 예를 들어 엔비디아 테슬라 GPU인 V100이 장착된 GPU 전용서버라던지, 빅데이터 분석을 위한 하둡기반의 인프라 스트럭처가 구성되어 있는지? 이런 서비스 제공이 가능한지요? 또한 초기 Source 데이터나 input 데이터 (기초 데이터.. 센서 및 ODS 영역)를 퍼블릭 클라우드로 데이터를 전송해야 하는데, 이 경우 보안 및 네트워크 트래픽의 문제가 많을것으로 생각됩니다. 이런 전반적인 서비스가 가능한지요?
Azure 에는 분석을 위한 플랫폼과 도구가 제공되며, 테슬라GPU, 하둡기반 모두 구성이 가능합니다. IaaS, PaaS 고객이 원하는 형태로 구축이 가능합니다.
데이터 전송 관련부분은 ExpressRoute 기능을 이용하여 일정한 속도를 보장받을 수 있습니다.
[질문] 인공지능과 머신러닝에 대하여 공부를 많이 해야 할 것 같은데요. 혹시 Skill 로드맵을 그린다면 어떤 순서로 공부해 가야 할까요?