질문 감사합니다. Data Set 의 관점에서 생각해본다면, 버전 관리를 기본적으로 지원하는 S3를 이용하시면 저렴한 금액으로 다수의 데이터를 저장하고 이용하실 수 있습니다. 버저닝된 자료들이 저장된 저장소의 저장금액 역시 중요한 부분으로서, 저렴하며, 높은 내구성을 제공하며 빠른 integration 을 제공하는 서비스를 이용하시면 편리하리라 생각됩니다.
AWS 와 스마트 팩토리 협업 관련 내용은 아래의 페이지에서 확인 가능합니다. https://aws.amazon.com/ko/manufacturing/smart-factory/
아쉽게도 해당 내용은 공개되어 있지 않은 내용으로, AWS 의 infrastructure 는 아래의 페이지를 통해 좀더 확인 가능합니다. https://infrastructure.aws/
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.
질문 감사합니다. 자세한 내용은 아래의 링크를 확인 부탁드리며, 안내되지 않은 내용에 질문이 있으시다면 저희 자격증 팀에 문의 부탁드립니다. https://aws.amazon.com/ko/certification/benefits/
기술 능력 이외에도 머신러닝을 통해서 얻고자하는 결과물은 결국 해당 분야의 전문가의 iteration 이 필요로 합니다.
질문 감사합니다. 인공지능의 경우, 매우 포괄적인 개념으로 머신러닝이나 딥러닝등 인공지능은 사람의 업무를 효율화 해주는것에 초점이 많은 부분 잡혀있습니다.
AWS 공인 머신러닝 자격증의 경우, 보다 자세한 내용을 아래의 링크를 통해 안내드리고 있습니다. https://aws.amazon.com/ko/certification/certified-machine-learning-specialty/?nc1=h_ls 자격증 취득 후, 혜택이나 다양한 이벤트 관련 안내 내용은 아래를 확인 부탁드립니다. https://aws.amazon.com/ko/certification/benefits/ MVP 와 유사한 SME program 및 Heroes 프로그램 안내: https://aws.amazon.com/ko/certification/certification-sme-program/
MLOps 환경에서 CI/CD Pipeline 을 통하여 다수의 검증과정을 거쳐 수시로 업데이트를 통해 보다 높은 정확도나 수치에 접근하시는것이 추천됩니다. 검증데이터는 사용하시는 모델이 동일하다면 기존 데이터를 가져와서 사용하실 수 있습니다.
좋은 질문 감사합니다. 인공지능(Artificial Intelligence) 의 개념과 머신러닝의 개념을 보다 자세히 살펴본다면, 인공지능은 좀더 포괄적인 컴퓨터의 로직을 통해 인풋과 아웃풋이 제공되는 큰 개념으로 정의할 수 있으며, 머신러닝은 인공지능이라는 큰 개념속에 좀더 세부적인 개념으로 기계에게 학습을 통해서 인풋에 대한 좀더 능동적인 아웃풋을 제공한다고 볼 수 있습니다. 해서, 대세라는 관점에서는 머신러닝이 인공지능의 진화된 모습이고, 이를 좀더 세분화하여 딥러닝 등이 현재 논의/사용되고 있습니다.
네, 맞습니다. 트레이닝을 원하시는 모델의 결과물은 Artifact 로 외부 저장소에 저장되며, 트레이닝에 소요된 자원이 과금된다고 생각하시면 될것 같습니다. 자세한 내용은 아래의 페이지를 확인 부탁드립니다. https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/how-it-works-training.html
