Digital New Deal Technology Essentials

디지털 뉴딜 기술 핵심

IT21Global Conference2020

Session 6-5

클라우드 기반 머신러닝 서비스 (Machine learning as a Service) 표준 기술

신성필 연구원 (ETRI)

[요약문]

서비스형 기계학습(Machine Learning as a Service, MLaaS)은 클라우드 컴퓨팅 서비스로 클라우드 환경에서 기계학습 프레임워크를 제공하는 서비스이다. 대표적으로

AWS의 Sagemaker, GCP의 AI Platform(구 ML engine), MS Azure의 ML studio가 있다.

기계학습의 개발 과정은 일반적으로 ‘학습 데이터의 수집 및 전처리’, ‘기계학습 모델 학습’, ‘학습된 모델 배포’ 과정을 거치게 되는데, 특히 기계학습에 필요한 많은 양의

데이터 처리와 기계학습 모델 학습 과정에 한시적으로 많은 양의 컴퓨팅 파워가 필요한 특징이 있다. 클라우드 환경의 MLaaS는 탄력적 컴퓨팅 파워를 제공함으로써

기계학습 개발자, 혹은 사업자에게 저비용의 개발환경을 제공할 수 있는 장점이 있다.

ITU-T Y.3531(Cloud computing- Functional requirements for machine learning as a service)은 MLaaS를 위한 국제표준으로 클라우드 환경에서 기계학습 서비스의 개념

및 기능 요구사항을 제공하는 표준이다. 특히, 기계학습 서비스, 프레임워크, 생태계, 시스템 구조의 정의를 제공하고, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 기계학습 프레임워크가

동작하는 상세 유즈케이스와 함께 MLaaS의 필요한 상세 기능 요구사항을 제공한다.

[발표자 약력]

2013년 고려대학교 컴퓨터·통신공학 학사

2013년 고려대학교 뇌인지과학 학사

2015년 고려대학교 컴퓨터·전파통신공학 공학석사

2015년~ ETRI 연구원

관심분야 : 머신러닝, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 뇌기계 인터페이스, 통신 신호처리

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