수강 계기
회사 이직 후 AWS 환경에서 근무하게 되었고, 적응하기 위해서 회사에서 제공하는 관련 Udemy 강의를 수강하게 되었다.(패스트캠퍼스는 과거에 많이 들었던 지라 Udemy를 신청하게 되었다.) AWS는 EC2, S3 등 여러 가지 종류가 있지만 텍스트 분석 업무를 하는 우리 파트에서는 Sagemaker를 자주 사용하고 있다.
수강 내용
본 과정에서는 머신러닝 프로젝트 과정 6개에 대해 실습한다.(급여 예측, 의료보험료 예측, 가게 매출 예측, 심혈관 질환 예측, 교통표지판 분류 등) 기존의 머신러닝 과제들의 연장선상이며 Sagemaker를 통해 진행되었을 때로 DB기능을 하는 S3에 연결하거나 배포(Deploy) 기능이 추가되었다. MLOps 일부 기능이나 Sagemaker에 대한 내장 알고리즘들도 익힐 수 있었다.
느낀 점
전체적인 플로우를 이해할 수 있었음. 회사 프로젝트에서 VoC나 소셜 데이터를 데이터 레이크에서 불러오고 파이프라인을 만든다거나 하는 작업은 초기에 헤매더라도 어찌저찌 도전해볼 수는 있을 것 같다는 생각은 들었다. 하지만 현재 메인 업무는 해당 Sagemaker를 통해서 진행되는 업무가 적어서 당장은 할 것 같지는 않다.
계획
Sagemaker보다는 GPT 쪽이나 MLOps 쪽을 공부해볼 생각이다.