클라우드 환경에서 머신러닝 서비스 프로토타입 빠르게 만들어보기

이 글은 머신러닝 엔지니어가 AWS SageMaker를 활용하여 머신러닝 서비스 프로토타입을 빠르게 구축하는 과정을 소개합니다. 특히 컴퓨터 비전 영역의 딥러닝 기술을 활용하여 공간 분류, 사물 검출, 공간 특성 분석 서비스를 제공하는 어반베이스의 'Space' 프로젝트를 예시로 듭니다.

SageMaker는 모델 학습부터 배포까지 전 과정을 관리하며, Google의 Tensorflow Object Detection API와 Oxford-IIIT Pets dataset, Faster R-CNN Resnet-101 모델을 사용하여 object detection 모델의 정확도를 높이는 방법을 다룹니다. 복잡한 데이터 형식 처리 등 시행착오를 거쳐 모델 학습부터 배포까지 프로토타입을 신속하게 만드는 튜토리얼을 제공합니다.