[리뷰] AWS기반 데이터 과학

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2023-08-26

80여 가지 AWS AI & ML 서비스로 구현하는 데이터 과학 프로젝트 실전 가이드

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다

이 책은 머신러닝같은 인공지능 서비스를 개발하면서 따르는 일련의 과정을 아마존에서 제공하는 AWS 서비스로 구현할 수 있게 설명한 책입니다.

모델 개발시 필요한 리소스는 클라우드를 활용해 동적으로 확장하고,

반복 개발이 필요한 AI/ML과정은 AutoML을 가능케하는 AWS의 오토파일럿등으로 효율성을 갖게하고, 각 훈련과정의 지표들을 수집하며

프로덕션 배포 후 모니터링이나 보안등은 클라우드의 장점을 활용할 수 있습니다.

아마존이 제공하는 서비스들을 간략히 소개하고,

다양한 모범 사례들중에 케이스별로 사용된 주요 아마존 AI서비스들을 소개합니다.

데이타 수집, 전처리, 분석 및 시각화, 실시간 스트리밍데이터 분석

AI/ML 파이프라인을 관리형 서비스로 제공하는 오토파일럿, 컴프리헨드 등을 통해 훈련 배포 예측등을 얼마나 쉽게 할 수 있고,

BERT같은 모델 사용 및 하이퍼파라메터 튜닝 및 훈련과정에서의 지표기록등을

파이썬과 아마존 세이지메이커를 활용한 코드 몇 줄로 구현이 가능합니다. (길더라도 주로 input, output 파라메터 정의가 대부분이고)

(아쉽지만 세이지메이커는 비용이 비싼 것으로 알고 있습니다)

분량이 650페이지가 넘을 정도로 AWS의 AI서비스에 대해 꼭꼭 채워져 있으므로

이미 일반적인 머신러닝 개발은 해보았거나 지식이 있는 분들

내가 만드는 AI서비스가 구글클라우드, MS Azure, AWS 중에서 어디의 서비스를 이용할 지 초기 의사결정을 해야하는 분들

직접 개발은 안 하더라도 전체적인 흐름은 파악하고 지시해야 하는 분들이 보면 좋을 거 같습니다.

한빛미디어