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오늘 메가존 테크블로그에서는 AWS re:Invent 2019 발표된 AWS Machine Learning (ML) Embark 프로그램에 대해 다루어 보겠습니다. 이 AWS ML Embark는 기업의 개발팀이 쉽게 머신러닝 전문가로 거듭나게 도움을 주는 프로그램으로, 수천 건의 성공적인 고객 도입 사례를 통해 얻은 교훈과 자체 운영 내에서 머신 러닝 사용을 확장한 Amazon만의 경험에 기반을 두고 있습니다. 프로그램의 요소로 AWS 머신 러닝 전문가의 지침, 디스커버리 워크샵, AWS DeepRacer 이벤트 중의 하나인 머신 러닝 대에 의해 직접 선택된 커리큘럽, 정점에 있는 머신러닝 PoC의 공동 개발 등을 포함합니다.
제가(원문의 저자: Michelle Lee(AWS의 Machine Learning Solutions Lab 담당 부사장)) 만나왔던 대부분의 고객이 머신 러닝 도입을 시작하길 간절히 원했지만 어디서부터 시작해야 하는지 막막해 했습니다. 그리고 일단 이를 시작하고 나면 조직 전체에 도입에 대한 의미성을 부여하기가 힘들 수 있습니다. 점점 더 많은 고객이 “왜” 머신러닝을 사용하는지나 아닌 “어떻게“ 사용해야 하는지에 대한 물음을 던집니다. 이는 기술적인 변화만큼이나 문화적인 변화입니다. 성공을 위해선 머신 러닝에 관심을 갖도록 팀에게 영감을 주고 동기를 부여하며, 가장 영향력 있는 프로젝트를 식별하고 올바른 기술을 갖춘 인력을 개발하는 과정을 수반해야 합니다. 그리고 머신 러닝에 새로 입문한 팀은 몇 명 되지 않는 숙련된 데이터 과학자들로부터 지도를 받고 전문 지식을 배워야 합니다. 때문에 기업의 조직은 머신 러닝의 도입에 있어 진행이 아주 더디게 간다고 느끼게 됩니다.
AWS ML Embark 프로그램은 이러한 고객이 기계 학습 과정에서 몇 가지 일반적인 과제를 극복 할 수 있도록 설계되었습니다. 프로그램에 시작하면 참가자는 그들의 비즈니스 및 기술 직원과 AWS의 머신 러닝 전문가와 짝을 맞춥니다. 그 후 적합한 비즈니스 문제를 식별하기 위한 디스커버리 데이 워크숍에 참여하게 됩니다. 이러한 실습을 통해 AWS 머신 러닝 전문가는 그룹이 문제에서부터 역으로 시작하여 머신 러닝이 조직에 의미 있는 영향을 끼치도록 상황을 조정하게 도와줍니다.
다음으로 이 교차 기능 그룹(cross-functional)은 Amazon의 Machine Learning University를 모델로 한 커리큘럼을 사용한 강사의 주도 아래 현장 교육에 참여하게 됩니다. 해당 커리큘럼은 지난 몇 년 동안 Amazon 자체 개발자가 머신 러닝에 능숙해질 수 있도록 개선되어 왔습니다. 참가자는 비즈니스 사용 사례와 관련된 실제 애플리케이션에 중점을 둔 수동으로 선택한 과정을 통해 많은 것을 배울 수 있습니다. 교육이 완료되더라도 AWS ML Embark 프로그램은 온라인 교육은 계속 진행되며 AWS Certified Machine Learning – Specialty 인증 시험에 응시하여 기술을 검증할 수 있는 기회도 제공합니다.
AWS ML Embark에는 또한 기업을 위한 AWS DeepRacer 이벤트가 포함되어 있습니다. 직원들이 강화 학습을 사용해 1/18 비율의 완전 자율 경주용 자동차로 경쟁을 하고 실질적인 경험을 하는 과점에서 머신 러닝은 더욱 광범위한 직원 그룹들에 노출되게 됩니다.
마지막으로 Amazon ML Solutions Lab의 전문가들은 디스커버리 데이 워크숍에서 확인된 사용 사례를 기반으로 PoC의 아이디어, 개발 및 시작을 통해 참가자를 멘토링합니다. 이 프로세스를 통해 참여 팀은 수백 건의 머신 러닝 구현을 완료한 전문가들과 함께해 얻은 경험으로 모범 사례를 통한 인사이트, 값 비싼 실수를 피할 수 있는 방법, 지식 등을 얻게 됩니다.
프로그램이 끝나면 기업은 조직 전체로 새로 배운 머신 러닝 기능과 지식을 확장하여 추가 머신 러닝 프로젝트를 수행하고 비즈니스 전반에 걸쳐 새로운 과제를 해결할 수 있게 됩니다. 고객이 이러한 AWS의 프로그램을 통해 보다 쉽게 머신 러닝의 여정으로 뛰어들길 바라며, 그 결과로 성공적인 비즈니스 혁신을 이루는 날이 벌써부터 기다려 집니다.
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