첫 글# AI 시대에서 컴공 학사가 살아남는 방법

 

ChatGPT, Stable Diffusion, DALL-E 등 Generative Model의 시대가 열렸습니다.

뉴스나 기사들에서는 진정한 AI의 시대로 가는 첫 번째 문이 열렸다고 얘기할 정도입니다.

 

하지만 많은 개발자의 지식은 여전히 기본적인 수준, 또는 이미 한물간 옛날 지식수준에 머물러 있습니다.

왜 그럴까요? 그리고 그들은 어떻게 현 상황을 대처해야 할까요?

 

해답을 알려면 우선은 AI가 무엇인지, ML이 무엇인지 파악해야 합니다.

 

Machine Learning: 머신 러닝(ML)은 데이터를 기반으로 패턴을 인식하고 예측하도록 기계를 훈련시키는 AI의 하위 집합입니다. 의료, 금융, 교통 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 앞으로 개발자는 지능형 시스템을 구축하기 위해 ML에 대한 전문 지식을 갖춰야 할 것입니다.

Natural Language Processing: 자연어 처리(NLP)는 기계가 인간의 언어를 이해하고, 해석하고, 반응할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 AI의 한 분야입니다. 가상 비서, 챗봇, 언어 번역 애플리케이션에 사용되고 있습니다. 앞으로 개발자는 지능형 대화형 인터페이스를 구축하기 위해 NLP에 대한 전문 지식이 필요합니다.

Computer Vision: 컴퓨터 비전은 시각 세계를 해석하고 이해하는 기계의 능력입니다. 컴퓨터 비전은 자율 주행 자동차, 얼굴 인식, 물체 감지 등 다양한 애플리케이션에서 사용되고 있습니다. 앞으로 개발자는 지능형 시각 시스템을 구축하기 위해 컴퓨터 비전에 대한 전문 지식을 갖춰야 할 것입니다.

전반적으로 개발자의 미래는 보다 자연스러운 방식으로 학습하고 추론하며 인간과 상호 작용할 수 있는 지능형 시스템을 구축하는 데 집중할 것으로 보입니다. 개발자는 이러한 시스템을 구축하기 위해 AI, 머신 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 엣지 컴퓨팅, Explainable AI에 대한 전문 지식을 갖춰야 합니다.

 

ML Ops에 대해서 아시나요?

ML Ops는 머신 러닝과 DevOps(개발 운영) 원칙을 결합하여 개발부터 배포 및 유지 관리에 이르는 전체 머신 러닝 수명 주기를 관리하는 관행입니다. 여기에는 다양한 기술, 도구, 프로세스를 통합하여 ML 워크플로우를 간소화하고 프로덕션 환경에서 머신 러닝 모델의 효율성을 높이는 것이 포함됩니다.

ML Ops은 데이터 준비, 모델 훈련, 모델 배포, 모델 모니터링 등 머신 러닝 수명 주기의 여러 단계를 포괄합니다. 여기에는 버전 제어, 자동화된 테스트, 지속적인 통합 및 배포(CI/CD), 컨테이너화 및 오케스트레이션과 같은 프로세스가 포함됩니다. 또한 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 소프트웨어 개발자, IT 운영팀 등 다양한 팀 간의 협업도 포함됩니다.

시장 출시 시간 단축: ML Ops는 기업이 머신 러닝 모델을 더 빠르고 효율적으로 배포할 수 있도록 지원합니다. 개발, 테스트 및 배포 프로세스를 자동화함으로써 ML Ops는 머신 러닝 모델을 프로덕션에 도입하는 데 필요한 시간과 노력을 줄여줍니다.

모델 성능 개선: ML Ops는 지속적인 모니터링과 재교육을 통해 기업이 머신 러닝 모델의 성능을 개선할 수 있도록 지원합니다.

ML Ops는 실시간으로 모델 성능을 모니터링함으로써 모델 성능에 영향을 미칠 수 있는 문제를 식별하고 해결할 수 있습니다. 새로운 데이터로 모델을 재학습함으로써 ML 운영팀은 시간이 지남에 따라 모델이 계속 학습하고 개선되도록 보장할 수 있습니다.

확장성: ML Ops를 통해 기업은 머신 러닝 모델의 배포 및 관리를 자동화하여 머신 러닝 이니셔티브를 확장할 수 있습니다. 컨테이너화 및 오케스트레이션 기술을 사용하여 ML Ops는 다양한 환경에 머신 러닝 모델을 더 쉽게 배포하고 대량의 데이터를 처리할 수 있도록 지원합니다.

비용 절감: ML Ops는 기업이 머신 러닝 모델을 개발하고 배포하는 데 드는 비용을 절감하는 데 도움을 줄 수 있습니다. ML Ops는 테스트 및 배포와 같은 프로세스를 자동화함으로써 시간과 비용이 많이 드는 수동 개입의 필요성을 줄여줍니다.

전반적으로 머신 러닝 이니셔티브를 확장하고 머신 러닝 투자로부터 가치를 제공하려는 기업에게 ML Ops는 중요합니다. 이를 통해 기업은 머신 러닝 모델을 더 빠르고 효율적으로 배포하고, 모델 성능을 개선하고, 이니셔티브를 확장하고, 비용을 절감하고, 여러 팀 간의 협업을 촉진할 수 있습니다.