AI와 머신 러닝

GCP 입문

Nabeel Imam

Content Developer at DataCamp

AI와 ML의 세계

인공지능(AI)

• 인간의 사고 과정을 모방하도록 설계
  • 학습, 문제 해결, 의사 결정

머신 러닝(ML)

• AI의 핵심 분야
• 머신이 데이터로부터 학습해 판단·예측 수행
• 명시적으로 프로그래밍할 필요 없음

ML에서 데이터 품질

• ML 알고리즘은 데이터를 받아 학습합니다
  • "Garbage in, garbage out"
• 고품질 데이터:
  • 정제됨
  • 포괄적임
  • 관련성 높음
  • 최신임

GCP의 AI·ML 솔루션

• 배포에 적합한 저지연·고처리량 네트워크
• AI·ML 서비스 제품군

GCP의 사전 학습 모델

Vision AI

• 이미지 라벨링
• 객체 감지
• 손글씨 문서 인식

Video AI

• 장소 인식
• 동영상 메타데이터 추출

GCP의 사전 학습 모델

Natural Language AI

• 텍스트에서 인사이트 추출
  • 긴 게시물의 주제 파악
  • 리뷰 감성 분석
  • 그 외 다양함

개발·유지보수 없이 AI를 비즈니스에 도입

BigQuery로 ML

• SQL로 BigQuery ML 학습
• 분석에서 AI/ML 인사이트로 원활히 전환

Vertex AI

• 통합 AI/ML 플랫폼
• 한 플랫폼에서 빌드·학습·배포

Vertex AI

AutoML

• 노코드 ML 솔루션
• 사용자 데이터로 학습
• 표 형식, 이미지, 텍스트 등 지원

맞춤형 학습

$$ $$ $$ $$

• 높은 제어와 유연성
• 모델 미세 조정과 커스터마이징

비즈니스에서의 AI

리테일 이탈 예측 모델

• BigQuery ML로 구축
• Vertex AI로 배포

비즈니스에서의 AI

AutoML로 임시 진단

• AutoML로 이미지 학습
• 이미지를 "질병" 또는 "건강"으로 라벨링

비즈니스에서의 AI

주식 추천

• Vertex AI에서 커스텀 학습으로 추천 모델 구축
• 다양한 데이터 소스로 학습
• 고객별 니즈에 맞게 미세 조정

Lass uns üben!

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