이전에는 아마존 직원들만 이용할 수 있었던 강좌가 자연어 처리(NLP)에 관한 머신러닝 과정, 컴퓨터 비전에 관한 머신러닝 과정, 테이블 형식 데이터에 대한 머신러닝 과정 등 3개의 온라인 강좌부터

아마존 머신러닝 대학(Machine Learning University) 로고 이미지
아마존 머신러닝 대학(Machine Learning University) 로고 이미지

인공지능의 서브셋인 머신러닝(Machine Learning)은 인간의 상호작용 없이 데이터의 패턴과 구조를 분석하여 학습, 추론, 의사결정에 도움을 주는 전산과학 분야다. 여기에 데이터는 비즈니스의 생명선이며 머신러닝은 데이터 노이즈 중 신호를 식별하는 데 도움이 된다.

아마존에서 머신러닝은 비지니스의 핵심이다. 공급사슬 최적화팀, 알렉사 과학팀 등 회사 전역의 팀들이 제품 예측과 비지니스를 개선하기 위해 사용하고 있으며, 고객들의 일상의 편의성을 획기적으로 향상시키기 위해, 계산대 없는 쇼핑이 가능하도록 하기 위해 그리고 고객들의 쇼핑 경험을 향상시키기 위해 사용하고 있다.

특히, 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)는 개발자와 데이터 과학자에게 머신러닝 모델을 제작, 훈련, 배치하는 기능을 제공하는 AWS 서비스 플랫폼으로 NASA, GE 헬스케어 등과 미식축구리그에서 선수의 안전, 치료를 개선하고 궁극적으로 부상을 예측 및 예방하능 등 고객들의 관심을 끌고 있다.

사진(왼쪽부터)은 AWS 연구과학자이자 MLU의 학술이사 인 브렌트 베르네스(Brent Werness)와 MLU 프로그램 관리자 인 벤 스타스키(Ben Starsky)(사진:아마존)

이렇듯 머신러닝은 모든 산업에서 비즈니스를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, ML 전문지식을 가진 개인에 대한 수요가 공급을 훨씬 능가한다는 큰 한계가 있다. 그것은 아마존뿐만 아니라 전 세계의 크고 작은 회사들에게는 도전이다.

이러한 수요를 충족시키기 위해, 아마존은 2016년에 사내 머신러닝대학(Machine Learning University 이하, MLU)을 설립했다. MLU의 커리큘럼은 기존 머신러닝 실무자들의 기술을 갈고 닦는 동시에 창업자 또는 새롭게 개발에 뛰어드는 개발자를 대상으로 자체 프로젝트를 위한 머신러닝을 전개하는 데 필요한 도구를 제공하기 위한 것이다. 수업은 아마존 머신러닝 전문가들이 가르친다.

현재, 자연어 처리(NLP)에 관한 머신러닝 과정, 컴퓨터 비전에 관한 머신러닝 과정, 테이블 형식 데이터에 대한 머신러닝 과정 등 3개의 온라인 강좌가 개설되어 있으며, 연말 전에 9개의 심화 강좌가 추가될 예정이다. 2021년부터는 모든 MLU 클래스가 관련 코딩 자료와 함께 주문형 비디오를 통해 제공될 예정이다. (아래는아마존 머신러닝 대학에서 공개한 3개 강좌 영상)

▶자연어 처리 과정

아마존 응용과학자 인 셈 사자라(Cem Sazara)의 강좌로 머신러닝 대학의 자연어 처리(NLP) 과정을 담당한다. MLU에서 제공하는 3개의 초기 온라인 강좌 중 하나로, 수강 자료는 깃허브(GitHub- 다운)에서 공개돼 있으며, 아마존 머신러닝 대학 유튜브 홈페이지에서 나머지 강좌를 수강할 수 있다.

▶컴퓨터 비전과 머신러닝 과정

아마존 응용과학자 인 레이첼 후(Rachel Hu)의 강좌로 머신러닝 대학의 컴퓨터 비전과 머신러닝 과정을 담당한다. 수강 자료는 깃허브(GitHub- 다운)에서 공개돼 있으며, 아마존 머신러닝 대학 유튜브 홈페이지에서 나머지 강좌를 수강할 수 있다.

▶테이블 형식 데이터에 대한 머신러닝 과정

기술교육 전문가 폴라 그라즈데아누(Paula Grajdeanu)의 강좌로 머신러닝 대학의 테이블 형식 데이터에 대한 머신러닝 과정을 담당한다. 수강 자료는 깃허브(GitHub- 다운)에서 공개돼 있으며, 아마존 머신러닝 대학 유튜브 홈페이지에서 나머지 강좌를 수강할 수 있다.

 

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