클라우드 플랫폼 소개 (GCP, AWS, Azure 등)
머신러닝 프로젝트를 시작할 때, 강력한 컴퓨팅 자원과 유연한 확장성은 필수입니다.
많은 팀과 기업이 클라우드 플랫폼을 활용합니다.
가장 널리 사용되는 플랫폼 3가지를 소개합니다:
AWS (Amazon Web Services)
GCP (Google Cloud Platform)
Azure (Microsoft Azure)
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AWS – 가장 널리 쓰이는 글로벌 1위 클라우드
장점:
다양한 서비스와 높은 확장성 (EC2, S3, SageMaker 등)
MLOps용 SageMaker가 매우 강력: 데이터 준비부터 배포까지 원스톱
커뮤니티, 레퍼런스 자료가 가장 풍부 -
GCP – 머신러닝 특화 플랫폼
장점:
Vertex AI: 머신러닝 파이프라인 자동화에 최적화
BigQuery, AutoML 등 데이터 분석과 AI 중심의 서비스가 강점
구글 자체의 AI 기술과 연결성 높음 (예: TensorFlow, TPUs) -
Azure – 기업용 통합 솔루션에 강점
장점:
Microsoft 제품군과의 연동성 뛰어남 (Office, Teams, GitHub 등)
Azure ML Studio: GUI 기반으로 코드 없이도 모델 구축 가능
보안과 거버넌스 측면에서 신뢰도 높음
