Big Data & Machine Learning.Why Google Cloud 락플레이스 권수용 SA

빅데이터 쇼케이스 시즌 3

BIGDATA & MACHINE LEARNING WHY GOOGLE CLOUD?

권수용([email protected])

Senior Consulting Manager

2017. 12.12

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Machine Learning?

2

[출처]: https://www.infoworld.com/article/3125095/artificial-intelligence/google-cloud-machine-learning-hits-public-beta-with-additions.html

- 의미

... by wiki : 기계 학습 또는 머신 러닝은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야.

… by Arthur Samuel : 컴퓨터에게 배울 수 있는 능력, 즉 코드로 정의하지 않은 동작을 실행하게 하는 능력에 대한 연구 분야.(1959)

- 대상

... 이미지 분석, 자연어 처리, 비디오 분석, 챗 봇, 의료 진단, 기타 등등

- 목적

... 입력되는 데이터에 대한 예측, 분석, 처리.


Question : Machine Learning... Easy? Or Hell?

3

[출처]: http://www.entrypoint.cz/english/blog/what-was-first-question-or-answer/


Answer : Machine Learning... Easy? Or Hell?

4

Machine Learning은 기본적으로 어렵습니다.


Machine Learning & BigData

5

[출처]: 가트너

Machine Learning을 하고 싶으신가요?

Wait... Must???


Machine Learning & BigData (계속)

6

이런거 많이 보셨죠?

[출처]: adnanboz


Do you want Machine Learning Based System?

7

어려운 기술, 개념을 도입하실 수록 목표 설정부터 정확히 해주세요

당신이 생각한 목표를 이루기 위해 반드시 Machine Learning이 필요할까요?


How to USE ML?

8

Develop model by yourself

You can develop and train model by yourself with your custom data

Just use it (ML API)

There are lots of pre-trained machine learning model, which is served by simple SDK. You don’t need todevelop train the model, just simply use it !!

머신러닝을 고려하고 계시다면 2가지 측면으로 접근이 가능합니다.

Expert with dataNon Expert without data


Why Google Cloud?

9

어려울수록 최고한테 맡기세요

나중에 다 뜯어고치지 마시구요....


Machine Learning End – To – End Process

10

Collect & store

Gather & Store data from data source

Explore data

Explore raw data and find meaningful data and relationships

Preprocessing

Filtering and transforming data to feed machine learning model

Develop model

Design machine learning model and experiment mo

del

Training

Train ML with big data

Prediction

Run prediction with trained model

Big Data Algorithm Training Action


Google Cloud automated pipeline

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Fully integrated and automated pipeline

Google Cloud StorageBig Query

Google Datalab Google Dataflow Google Datalab CloudML CloudML

FULLY MANAGED SERVICE

Collect & store

Gather & Store data from data source

Explore data

Explore raw data and find meaningful data and relationships

Preprocessing

Filtering and transforming data to feed machine learning model

Develop model

Design machine learning model and experiment mo

del

Training

Train ML with big data

Prediction

Run prediction with trained model


잠...잠시만요 쉬운건 없나요?

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Cloud Speech API Cloud Vision API

Cloud Translate API

Cloud Natural Language API

Cloud Video Intelligence

Cloud Jobs API

Leverage Google’s Investmentwith pre-trained models available through APIs


Google Cloud – Vision API

13

Vision API

Extract text Detect inappropriate

content

Object Recognition Facial sentiment &

logos


Google Cloud – Natural Language API

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Natural Language API

Syntax analysisEntity Recognition Multi-Language

Support

Sentiment Analysis


Google Cloud – Speech API

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Speech API

Noise RobustnessWord HintsSpeech

Recognition

Over 80 languages

Real-time

results


Google Cloud – Translation API

16

Translation API

Automatic language detection

Premium edition BETAText Translation Continuous Updates


정리해봅시다!!!

1. 명확한 목표를 정하세요.

2. 반드시 Machine Learning이 필요한지 생각해보세요

3. 어디까지 내가 직접 할 수 있을지 심각하게 고민하세요

4. 진행 방안을 결정하세요

5. 구글 클라우드 쓰세요

6. 축하합니다. 잘 사용하시고 사업 번창 하세요.


마치면서...

목적을 이루기 위한 수단에 얽매이지 마세요.

필요한 기술을 직접 구현하려 하지말고 쓸수 있는건 다 가져다 쓰세요.

기술는 창의적이지 않습니다. 하지만 빠르고 편리하고 강력하지요.창의적인 활동에 집중하세요. 여러분이 기술을 이길수는 없습니다.

역할에 얽메이지마세요.

모르는 것은 부끄러운 것이 아닙니다. 아는 사람과 협업하세요.

IT로 예술하지 마세요, 돈을 버세요 ^^

감사합니다[email protected]

문의 : 권수용, 010-8718-9131, [email protected]

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