[Software][AI][Platform] AI Cloud Computing

더이상 인공지능이라는 말은 낯선 단어가 아닙니다.

이 특정 어휘에 대해서 어떤 사람들은 두려움을 느끼기도 하고, 어떤 사람은 경외감을,

어떤 사람들은 호기심을 느끼는 것 같습니다.

저는 세 가지 모두가 해당되는데, 이 포스팅을 올리는 지금은 두려움이 강하네요.

인공지능이라는 것이 인간의 영역을 '침범'하는 것에 대한 경종이 아니라,

우리나라에서 뭔가 제대로 된 AI가 나오지 못하고 있고 + 못할 것 같다는 느낌때문에요.

 

 

딥러닝 입문을 썼던 것처럼, 한 때에는 AI 쪽에 발을 깊게 담궜었는데,

최근에는 스타트업 때문에 학습이 게을러졌네요. 역시나 지식은 휘발하고... (휘바휘바~)

 

그러다가 100여일만에 다시 마음을 다잡고 ( 더 바쁘게 살거나, 하던 것에 영향이 가겠지요)

마이크로소프트의 AI 강의를 듣고 있습니다... 그러다가, 조금은 늦었지만, 새로운 분야가 보이네요.

이번 글은 비즈의 트렌드일 수도 있고, 세부적으로는 디자인에 관련된 것일 수도 있지만

궁극적으로는 기술과 관련된 부분이라 생각하여 IT에 포스팅합니다.

 

 

우선 플랫폼?프레임워크 적인 측면.

Tensorflow가 확실히 잘나갑니다.

1년여전에 포스팅 할 때만 해도 이 정도는 아니었는데,

아마존의 MXnet은, 국내는 물론이고 해외에도 그 개발자 포럼의 규모가 작습니다.

텐서플로는 모바일로도 지원하려 하는데,

데스크탑에서도 준 전문인이 아니면 돌리기 힘든, 그 접근성이 문제가 아닌가 싶습니다.

 

다만 Amazon이 지닌 기본의 존재감은 여전합니다.

그 연계 플랫폼이 자신이 주도하는 것이 아닐 뿐...

기존의 다양한 AWS를 바탕으로 AI와 연계된 클라우드 컴퓨팅을 가져나가고 있습니다.

 

출처 : AWS 홈페이지

 

텐서플로의 88%를 장악하고,

밑의 제품군에서 보다시피 보이는 것이 많습니다.

텐서플로는 텐서플로이고, AWS는 AWS인 것이겠죠.

 

그럼 클라우드의 후발주자는 누구이며 어떻게 하고 있을까요.

제가 앞서 배우고 있다는 플랫폼인 마이크로소프트의 애저Azure가 그 주인공입니다.

 

출처 : Azure 홈페이지.

아직 그 인지도와 활용도가 떨어지는 애저는 여러 방식을 도입하고 있습니다.

 

우선 사용자들의 커뮤니티에서 접하는 AWS와는 달리,

애저는 교육플랫폼을 활용하는 중입니다.

애저를 쓰는 방법에서부터, 애저에서 AI관련 스터디를 어떻게 해야 하는지

MOOC의 3대장 중 하나인 edX를 통해서 서비스 중입니다.

 

그리고 그 강의를 보면, 애초에 GUI로 구현된 애저의 머신 러닝 스튜디오 활용을 볼 수 있고,

더불어 깨알같이 그 플랫폼은 마이크로소프트의 엣지Edge입니다.

기본 샘플 데이터도 제공해주며,

매우 직관적으로 돌아가는 것 처럼 보입니다.

파이썬으로 직접 다 두들기며 배웠던 1년전과도 좀 다른 느낌입니다. (그때부터 이랬으면 할말이 없네요)

 

MXnet은 어떻게 텐서플로의 아성에 도전하게 될 지,

그리고 이러한 교육플랫폼으로서의 접근은, 애저의 특징이 될 지, 궁금해지네요.