인프라 엔지니어의 AI(ML) 입문→MLOps에 【AWS DeepRacer로 배운다】

AWS Summit Online(2020)에 참가했지만 AI 관련 세션이 많았습니다.
AI가 점차 신경이 쓰여 졌으므로, 아래에 대해 정리했습니다.
· 인프라 엔지니어가 AI를 배우는 가치를 알 수 있습니다.
・유행 워드 「MLOps」의 이미지를 알 수 있다
・AI를 공부하는 방법을 알 수 있다

저는 인프라 엔지니어 경험이 10년이 넘지만 AI는 초학자입니다.
본 기사를 읽는 것으로 아래와 같은 고민을 해결할 수 있다고 생각합니다.
· AI에 대해 어떻게 배워야할지 모르겠다.
・IT 엔지니어의 일은 AI에 빼앗기는 것이 아닐까 걱정(AI가 일을 빼앗는 것은 사실입니다)

인프라 엔지니어의 전문가로서의 경력을 생각합니다.

제4차 산업혁명이란

제4차 산업혁명의 영향

내각부의 페이지에 기술혁신으로서 IoT나 빅데이터, AI, 로봇기술이 이용되고 있다고 합니다.
2017년 시점에서 정부 주체에서 위의 기술을 추구하고 있던 것을 알 수 있습니다.

AI 인재의 중요성

IT 인재 수급에 관한 조사(미즈호 정보 총연 주식회사)

100만 명 정도의 IT 인재 중 기존 IT 인재는 2030년에는 10~20만 명 정도의 일이 없어진다는 시산이 나왔습니다.



※첨단 IT인력이란 「AI나 빅데이터, IoT 등, 제4차 산업혁명에 대응한 새로운 비즈니스의 담당자」를 말합니다.

AWS 자격에서 본 엔지니어의 전문 영역

AWS 자격의 전문 영역 분야에는 AI와 빅 데이터 외에도 네트워크, 보안, 데이터베이스가 있습니다. AI 관련으로 2개의 자격(Machine Learning, Alexa Skill Builder)이 있기 때문에 AI에 힘을 쓰고 있는 것을 알 수 있습니다.

인프라 엔지니어 × AI 지식 = MLOps

MLOps란?

DevOps + AI 지식 = MLOps라는 이해로 좋을 것 같습니다.
2019년 DevOps/MLOps 엔지니어의 표준 기술 세트

MLOps라는 직종의 사례입니다만, 하기 aidemy사의 사례 동영상을 알기 쉽기 때문에, 꼭 보고 받고 싶습니다.
(AWS Summit에 등록이 필요하지만)

CUS-85：제조업에 있어서의 IoT×AI/ML 기반의 구축과 그 운용 사례

동영상을 볼 시간이없는 방향으로 한마디로 묶어 버리면,
MLOps는 AI 학습 모델의 개발이 아니라 운영을 담당하는 직종입니다.



리소스를 준비하고 시스템을 모니터링하고 분석합니다.
인프라 엔지니어의 시스템 운용과 닮은 직종이라는 이미지입니다.
(단 AI의 기초지식은 필수가 될까)

※AWS의 SageMaker 이용하면 MLOps의 기본적인 기능을 쉽게 실현할 수 있는 것 같습니다.

AI 지식이 필수가 되는 안건은 적다

MLOps 안건 모집을 보면
필수 기술에는 AWS 및 GCP와 같은 클라우드 사용 경험과 프로그래밍 경험이 있지만,
기계 학습 스킬에 대해서는 상가라는 위치설정의 안건이 많습니다.
인프라 엔지니어로서의 경력을 살리면 지금이라면 스킬 체인지는 가능합니다.

AI 입문【AWS DeepRacer로 배우기】

AWS의 AI에 대한 노력

"모든 개발자에게 기계 학습의 혜택을"라는 AWS 철학이 있습니다.
AWS DeepRacer는 "강화 학습을 모든 개발자에게 전달하는 서비스"
즐기면서 강화 학습을 배울 수 있게 되어 있습니다.
핸즈온도 있습니다.
※처음은 무료 테두리로 실천 가능. 재미에 빠지면 청구됩니다.

AWS DeepRacer 핸즈온

사이고에게

공포를 부추기는 기사가 되어 버렸습니다만, 기본적으로는 새로운 것을 배우는 것은 즐겁습니다.
특히 DeepRacer는 놀이 감각으로 배울 수 있는 도구이므로 적극 활용해 갑시다.
배운 먼저 새로운 직종인 MLOps에 도전해 보는 것도 재미있을 것 같습니다.