대화형 인공지능과 저코드 머신러닝의 혁신을 알아보자
목차
- 크레딧 베이스란?
- 클라우드에서의 머신 러닝
- 로우코드와 머신 러닝 채택
- 대형 언어 모델의 인기
- 머신 러닝을 처음 도입하는 기업들의 주요 실수
- 크레딧 베이스의 특징과 장점
- FAQ
크레딧 베이스란?
크레딧 베이스는 선언적 머신 러닝 플랫폼을, 기업들에게 머신 러닝을 쉽게 사용하도록 도와주는 접근 방식을 구축하고 있습니다. 이 플랫폼은 기업 내부의 전문가들을 강화시키며 개발 시간을 6개월에서 1년이 걸리던 것에서 단 몇 일로 줄일 수 있습니다. 또한, 머신 러닝에 대한 전문 지식이 없는 개발자들도 간단한 설정 파일을 통해 머신 러닝을 제품에 추가할 수 있어 큰 가치를 찾을 수 있습니다. 이 설정 파일에는 10줄의 데이터 스키마 명세가 포함되어 있으며, 이것만으로 첫 번째 모델을 시작할 수 있습니다.
클라우드에서의 머신 러닝
클라우드에서의 머신 러닝은 크레딧 베이스의 핵심 기능 중 하나입니다. 이 플랫폼은 인프라 프로비저닝의 복잡성을 제거하여 CPU 머신 하나 또는 수천 개의 GPU 머신에서 모델의 훈련, 배포, 추론 작업을 동일하게 실행할 수 있습니다. 데이터 소스에 대한 연결도 간편하게 할 수 있으며, 구조화된 데이터, 비구조화된 데이터, 반정형 데이터 등 다양한 종류의 데이터와 연동할 수 있습니다. 또한, 모델의 반복 작업을 쉽게 수행할 수 있으며, 여러 사람이 모델의 성능을 개선하는 데 참여할 수 있습니다. 마지막으로, 실시간 예측 및 배치 예측에 모델을 배포할 수 있어 SQL과 유사한 쿼리를 사용하여 예측 작업을 수행할 수 있습니다.
로우코드와 머신 러닝 채택
머신 러닝 채택에 있어서 로우코드의 중요성은 매우 큽니다. 머신 러닝을 스크래치부터 전문가가 개발하는 것은 한정적입니다. 따라서 이러한 능력을 산업 전반에 보급하고, 머신 러닝 모델이 실제로 적용될 수 있도록 하기 위해서는 머신 러닝을 간단하게 만들어야 합니다. 특히, 개발 프로젝트마다 6개월에서 1년이 걸리는 상황에서는 가설을 검증하기 위해 시도해야 할 가능성이 있는데도 실현하기 어렵습니다. 그래서 로우코드를 사용하여 입구 장벽을 낮추는 것이 중요합니다. 이로써 경험이 부족한 사람들도 머신 러닝을 수행할 수 있다는 것이 가능하며, 기업의 투자 수익율을 높일 수 있습니다.
대형 언어 모델의 인기
지난 11월부터 대형 언어 모델에 대한 관심이 크게 증가하였습니다. 다양한 공급업체의 API를 통해 이러한 모델과 상호 작용해 보고자 하는 사람들이 많이 생겼습니다. 이들은 매우 강력하고, 인공 지능과 머신 러닝에 대한 접근 방식을 혁신적으로 바꾸었습니다. 예전에는 데이터를 수집하고 레이블을 달아야만 머신 러닝 모델을 훈련시킬 수 있었지만, 이제는 모델에 쿼리를 요청하고 결과를 얻을 수 있는 API를 사용할 수 있습니다. 이것은 놀라운 가능성을 열어주며, 많은 응용 프로그램과 제품이 이러한 API를 통합하게 될 것입니다. 그러나 사용에는 몇 가지 제한사항이 있습니다. 쿼리당 비용 지불은 천 건, 백만 건 단위의 데이터를 처리해야 하는 기업에게는 확장성이 적습니다. 또한 대형 모델은 여전히 응답 속도가 상대적으로 느리며, 스트리밍 데이터와는 잘 호환되지 않습니다. 마지막으로, 이러한 API를 통해 데이터를 제공해야 하는데, 기업의 중요한 개인 정보나 기밀 데이터를 제공하기에는 적합하지 않을 수 있습니다.
머신 러닝을 처음 도입하는 기업들의 주요 실수
머신 러닝을 처음 도입하는 기업들이 가장 흔히 범하는 실수는 기대치와 실제 수행 가능한 결과의 불일치입니다. 데이터와 사용 사례에 대한 완벽한 이해와 실제 비즈니스 케이스를 고려하지 않고 머신 러닝에 바로 뛰어들기 때문에 이러한 실수가 발생합니다. 크레딧 베이스는 이러한 오류를 방지하기 위해 데이터 이해와 모델 성능 개선 가능성을 동시에 검증할 수 있는 기능을 제공합니다. 선언적 설정 파일의 특성을 통해 데이터와 모델링의 모범 사례를 사전에 적용하여 제작자가 자신의 발을 쏘지 않도록 지원합니다.
크레딧 베이스의 특징과 장점
크레딧 베이스는 다음과 같은 특징과 장점을 갖고 있습니다:
- 머신 러닝 플랫폼으로서의 선언적 접근 방식
- 개발 시간을 단 몇 일로 줄여주는 기능
- 전문가가 아닌 개발자도 사용 가능한 로우코드 기능
- 다양한 종류의 데이터 소스와의 연동 가능
- 팀원들과의 협업을 위한 모델 버전 관리 기능
- 실시간 및 배치 예측을 위한 모델 배포 기능
- 프라이버시를 보장하기 위한 온프레미스 배포 옵션
- 머신 러닝 모델 개발을 위한 테스트와 검증을 용이하게 하는 기능
FAQ
Q: 크레딧 베이스에서 제공하는 로우코드 기능은 어떻게 동작하나요?
A: 크레딧 베이스의 로우코드 기능은 간단한 설정 파일을 통해 머신 러닝 모델을 생성합니다. 이 설정 파일에는 데이터 스키마와 모델 사양이 포함되어 있으며, 이를 통해 모델의 학습 및 예측을 쉽게 수행할 수 있습니다.
Q: 대형 언어 모델을 사용하는 것의 장점은 무엇인가요?
A: 대형 언어 모델은 강력하며 많은 가능성을 제공합니다. 이 모델을 사용하면 기존에 수집하고 레이블을 부여해야 했던 데이터 없이도 쿼리를 통해 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 빠른 개발과 다양한 응용 프로그램의 통합을 가능하게 합니다.
Q: 데이터 프라이버시는 어떻게 보호되나요?
A: 크레딧 베이스는 온프레미스 배포 옵션을 제공하여 데이터를 기업의 클라우드 내에서 처리하고 모델을 보호할 수 있습니다. 또한 데이터 제공 없이 모델의 예측을 조절하고 세밀 조정하여 속도를 높이고 비용을 줄일 수 있습니다.