추천하는 머신러닝 플랫폼 Microsoft Azure Machine Learning Studio

머신 러닝을 다양하게 시도하고 활용해 볼 수 있는 플랫폼은 생각보다 많습니다. 구글의 TensorFlow가 가장 유명하지만, 그 외에도 아마존 ML, IBM, Oracle 등도 저마다의 플랫폼들을 이미 오래전부터 준비해왔으며 최근에는 점차 마케팅과 비즈니스를 강화하고 있습니다.

저희 필로비즈는 상황에 따라 Tensorflow나 Jupyter Notebook 등을 활용하기도 하지만 주력으로 사용하는 머신러닝 플랫폼은 Microsoft Azure Machine Learning Studio입니다. 여러가지 이유가 있지만, 아래 그림에서 보시는 것처럼 A-Z 활용 측면에서 너무 편리하고 강력하기 때문입니다. Azure_ML_studio_overview_v1.1 [Microsoft에서 제공하는 pdf 다운로드]

이런 저런 플랫폼을 많이 접해본 후 저희가 주력으로 Azure ML을 사용하게 된 가장 큰 이유는 다음과 같습니다.

 

1. [데이터처리-알고리즘구현-웹서비스 ]의 완성도

별도의 글에서 자세하게 다룰 예정이지만, 머신 러닝이 “비즈니스”로서의 가치와 결과를 만들어 내기 위해서는

[ 데이터 수집 및 처리 > 알고리즘 구현 > 서비스 제공 및 가치 창출 ]

와 같이 3단계가 필요합니다. 만약 리눅스에 파이썬과 Jupyter Notebook을 설치해서 사용한다면 머신 러닝의 결과를 다시 가공하거나 다른 시스템으로 연동해야 원활한 최종 서비스가 가능할 겁니다. 그러나 Azure ML에서는 원스탑으로 모든 것을 구현할 수 있습니다. 이 점이 가장 큰 장점입니다.

 

2. 다양한 외부 연동 기능

Tensorflow 같은 경우 데이터를 엑셀에서 전처리하여 업로드를 한 후에 활용하는 경우가 많습니다. 그러나 Azure Machine Learning Studio에서는 위 이미지와 같은 매우 다양한 리소스에서 데이터를 다이렉트로 끌어올 수 있습니다. 또한 아래 이미지에서는 R 모듈을 설정하고 우측에서 R script를 직접 사용하는 모습을 볼 수 있습니다.

 

3. 매우 편리한 사용성 및 인터페이스

이 화면은 Two-class Boosted Decision Tree 라는 기법을 구현하는 화면의 일부입니다. 이렇게 보시는 것처럼 세부 옵션과 설정들을 웹 인터페이스로 간단하게 설정하고 시도해 볼 수 있어 사용성면에서 매우 편리합니다.

 

파이썬, 아나콘다 설치에 지치신 분들이나 머신 러닝의 결과를 바로 웹에서 제공하고 싶은 분들께 적극 추천하는 Microsoft cloud Azure Machine Learning Studio 입니다.

 

PS – 머신 러닝 비즈니스 프로젝트 진행이나 컨설팅이 필요하신 분들은 필로비즈로 문의 주시면 최선의 전략을 제공해 드리겠습니다.
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