안녕하세요 괴짜 개발자 namedboy 입니다.
혹시 여러분은 인공지능을 구현하는 방법에 있어서 얼마나 알고 계신가요?
인공지능을 구현하는 방법은 여러가지가 있습니다. 구현이 아니라 이미 만들어진 ChatGPT나 Bard 등의 이미 구현된 인공지능을 사용하는 방법도 있고, 직접 인공지능을 구현하는 방법도 있습니다.
다만 구현하기가 굉장히 어려운 부분이 있어서 보통은 구현되어 있는 인공지능의 API를 사용하는 경우가 많습니다. 하지만 어쩔 수 없는 상황에선 이미 구현해놓은 것이 아닌 새롭게 구현해야 하는 경우가 있을 것입니다.
이런 경우에는 어떻게 해야 할까요? 요즘은 인프라 서비스에서 많은 경우 머신러닝을 하기 위한 서비스를 제공하고 있습니다.
그 중에 하나가 바로 AWS 입니다. 사실 머신러닝과 관련해서 특히 생성형 인공지능과 관련해서 가장 쉽게 구현할 수 있는 곳은 MS에서 제공하는 인프라 서비스인 Azure 입니다. 하지만 원론적으로 머신러닝을 구현하는 방식을 생각하고 있다면 각 인프라 서비스들 마다 장단점이 있겠지만 AWS도 활용하기에 훌륭한 서비스라고 생각합니다.
만약에 AWS를 생각하고 머신러닝을 구현하고자 한다면 이 책을 추천합니다. 이 책은 데이터 수집, 전처리, 저장, 분석, 시각화 및 기계 학습 모델 구축 등 데이터 과학 프로젝트의 주요 단계를 AWS 서비스와 함께 수행하는 방법을 다룹니다. 예를 들어, Amazon S3를 사용하여 데이터를 저장하고 Amazon Redshift 또는 Amazon Athena를 사용하여 데이터를 쿼리하고 분석할 수 있습니다. 또한, Amazon SageMaker를 사용하여 기계 학습 모델을 구축하고 배포할 수 있습니다.
이 책은 데이터 과학 프로젝트를 위한 AWS 서비스를 사용하는 방법을 설명합니다. 이 책을 통해 데이터 과학 프로젝트를 위한 AWS 서비스를 사용하는 방법을 배울 수 있습니다.
이 리뷰 내용은 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.
책의 내용이 궁금하다면 이곳을 통해 확인할 수 있습니다.