[review] AWS Innovate Online Conference –AI and Machine Learning Edition

총 5개 세션 들었음.

• Keynote

• Create Tomorrow with Data and Machine Learning - Timing 2

• Accelerating machine learning: Your role in the journey (Level 100) - Timing 2

• Learn machine learning like Amazonian (Level 100)

• Accelerate ML projects with ML and data services from AWS Marketplace (Level 200) - Timing 2

• closing remarks

Keynote

AWS를 통한 AI/ML작업이 얼마나 효율적인지 설명하였음.

GPU가 왜 더 나은지도 설명해줌.

그리고 자신들이 얼마나 강력한 GPU인스턴스를 가지고 있는지 어필함

그리고 자신들이 텐서플로우 최적화한게 50%가량 빠르고 실제 실행시간은 30분 할거 14분 걸린다는것, 고로 로컬에서 돌리는 비용보다 훨씬 빠르고 이는 곧 가격 경쟁력을 불러온다는걸 어필함.

ML 최적화된 인스턴스인 c5d.metal CPU 96코어 위주로 어필했음 (물론 더 큰것도 많음)

Create Tomorrow with Data and Machine Learning - Timing 2

눈 깜짝할새 지나감; 스샷 못찍었지만 영상 가져옴

Create Tomorrow with Data and Machine Learning - EnglishCreate Tomorrow with Data and Machine Learning - English

실제 사례를 소개함.

Accelerating machine learning: Your role in the journey (Level 100) - Timing 2

Data scientist정의까지 알려줌!

Learn machine learning like Amazonian (Level 100)

"모두가 ML을 알아야한다, 내가 수천명의 임직원을 교육했고 아주 효과적이었다. 아마존은 그렇게 발전했다." 라는 이야기로 썰을 푸심

뭘 좋아할지몰라서 종합선물 셋트를 준비했으니 마음껏 쓰라구! 라는 컨셉의 설명

Accelerate ML projects with ML and data services from AWS Marketplace (Level 200) - Timing 2

아직도 모델링 하나? 필요하면 사라, 잘만들었니? 그럼 팔아라. 서로 데이터 모델 사고 팔자, 이미 실제 23만명의 액티브 고객이 있다 어디서? AWS Marketplace

아직도 못알아들었어? 그럴까봐 워크플로우를 준비했다구!

closing remarks

keynote하고 closing remarks두개가 진짜 진국이었음. 자동화가 어떻게 발전했고 데이터 레이크가 어떻게 발전하고 있고 우리가 지금 어디까지왔는지.

revolution에 도달하고 있다는걸 둘이서(우측 하단보면 2명임) 토론하면서 쭉 설명해줬는데 지금보다 훨씬 아주 많은게 변화될것으로 예상됨. 자세한 내용은 아래 마무리 참조

마무리

이걸듣고 내가 느낀거는 AI / ML은 이미 application level까지 왔음. 이를테면 우리가 Java, JavaScript의 얕은수준 이해로 새로운 application 을 제작하는것처럼. 그동안에는 AI / ML을 하기위한 도구가 없어서 굉장히 진입장벽이 높았지만 이미 보편화 할만큼의 기술이 만들어졌고, 이미 보급이 신속하게 되고있음.

(난 내 스스로가 이 언어들에 대해서 컴파일러를 제작할 능력이 없고, 컨트리뷰트 한적도 없으니 나 자신이 얕은 수준이라고 생각함.)

20년전에 웹 어플리케이션 100명이 만들거, 5년전엔 10명이면 하고, 지금은 2~3명이명 하는것처럼, 또 데브옵스도 데이터 센터 구축하고 온갖일을 다해야했는데 지금 클라우드 시장이 보편화되서 클릭 몇번에 되는것처럼, 굉장히 빠른 변화가 예상됨. 기존 데브옵스 100명 할일 AWS쓰면 5명이면 캐리 할 수 있는데(주관적인 생각, 데이터센터 유지 인력을 투입 안해도 되니까) 그 데브옵스 95명은 어디로 갔을까? AI/ML도 지금 그 단계에 진입 하고 있음.

과거에 JavaScript를 재롱부리는 스크립트 쯤으로 취급 하는경우가 많았는데 (언어라고 하면 비웃는 사람들도 있었음.) 지금은 명실상부한 강력한 언어로 자리 잡았고, 심지어 프론트에서 JS를 모르는건 상상도 할 수 없는 시대가 왔잖음?

Front-end에서 JavaScript는 기본으로 깔고 가는 교양인데 AI/ML도 교양처럼 기본 과목이 될 가능성이 높아보임. 물론 알고리즘을 우리가 짤 필요는없지. Java, Python, JavaScript전부다 sort를 내장된걸로 하는것처럼 우리는 이용자가 되는걸 말하는거.

요약 - 현재 AI/ML은 AWS Sagemaker만 적용해도 엄청나게 빨리 할 수 있다. 데이터마켓 시장이 커지고 있고 현재 많은 회사에서 하는 단순한 AI/ML은 기존 데브옵스처럼 굉장히 축소될것 (이미 해놓은걸 ready to go로 파니까).

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