[GCP] Google Cloud 머신러닝 엔진의 강력한 활용

출처 : https://chatgptai.mobi 

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머신러닝 엔진이란 무엇인가요?

Google Cloud Machine Learning Engine(ML Engine)은 Google Cloud Platform 에서 기계 학습 모델을 쉽게 구축, 학습, 배포할 수 있게 해주는 관리형 플랫폼입니다 . 데이터 준비부터 모델 배포 까지 기계 학습 수명주기를 자동화하는 데 도움이 되는 다양한 도구와 서비스를 제공합니다 .

 

ML 엔진은 Google의 통합 머신러닝 플랫폼인 Vertex AI 의 일부입니다 . Vertex AI는 데이터 준비, 모델 학습, 모델 배포, 모델 모니터링을 포함하여 머신러닝 프로젝트의 모든 측면을 관리할 수 있는 단일 위치를 제공합니다.

Vertex AI에서 머신러닝 모델을 빌드하고 학습시키는 방법

Vertex AI에서 머신러닝 모델을 빌드하고 학습시키려면 먼저 데이터를 준비해야 합니다. 여기에는 데이터 정리 , 이상값 제거, 데이터를 기계 학습 알고리즘 에서 사용할 수 있는 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다 .

 

데이터가 준비되면 모델 학습을 시작할 수 있습니다. Vertex AI는 TensorFlow , Keras, Scikit-learn을 포함하여 사용할 수 있는 다양한 머신러닝 알고리즘을 제공합니다 .

 

Vertex AI는 모델 학습에 도움이 되는 다음과 같은 다양한 도구도 제공합니다.

• 초매개변수 조정 : 모델에 가장 적합한 초매개변수를 찾는 데 도움이 됩니다.
• 조기 중지 : 모델이 개선되지 않는 경우 학습 프로세스를 조기에 중지하여 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다.
• 모델 모니터링 : 학습 및 배포 중에 모델 성능을 추적하는 데 도움이 됩니다.

프로덕션에서 기계 학습 모델을 배포하고 사용하는 방법

모델이 학습되면 프로덕션에 배포할 수 있습니다. Vertex AI는 다음을 포함하여 모델을 배포하는 다양한 방법을 제공합니다.

• 온라인 예측 : 실시간으로 예측할 수 있습니다 .
• 일괄 예측 : 일괄 데이터에 대해 예측을 수행할 수 있습니다.
• Autopilot : 프로덕션에서 기계 학습 모델을 배포하고 관리하는 데 도움이 되는 관리형 서비스입니다.

Vertex AI는 프로덕션에서 모델을 사용하는 데 도움이 되는 다음과 같은 다양한 도구도 제공합니다.

• 모델 제공 : 이를 통해 애플리케이션과 사용자가 모델을 사용할 수 있습니다.
• 모델 모니터링 : 이는 프로덕션에서 모델의 성능을 추적하는 데 도움이 됩니다.
• 모델 설명 가능성 : 모델이 예측하는 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다.

참조

• Vertex AI 문서 : https://cloud.google.com/vertex-ai/docs

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