AWS AI에서 첫 걸음: Machine Learning Foundations 배지를 얻은 방법

Source: Dev.to

하드웨어에서 머신러닝으로

서버, WAN 네트워크 및 데이터베이스 관리에 전념하는 전문가로서, 인프라가 모든 기술 솔루션의 기반이라고 항상 믿어왔습니다. 그러나 IT 관리의 미래는 지능형 자동화로 방향을 틀고 있습니다. 그래서 머신러닝(ML)이 클라우드 환경에 어떻게 통합될 수 있는지 탐구하기로 했습니다.

최근에 AWS Educate의 머신러닝 기초 과정(AWS Machine Learning Foundations)을 수료했으며, 이를 통해 클라우드에서 데이터 취급에 대한 시야를 넓혔습니다.

이 프로그램에서 배운 내용은?

이 과정은 이론에만 머무르지 않고, AWS 워크플로우를 활용해 실제 비즈니스 문제를 해결하는 방법에 초점을 맞춥니다. 제가 강화한 핵심 포인트는 다음과 같습니다:

• ML 기본 개념: 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 차이를 이해합니다.
• AWS 워크플로우: 데이터 준비부터 모델 훈련 및 배포까지, 각 단계에 적합한 AWS 서비스(예: Amazon SageMaker)를 식별하는 방법을 배웁니다.
• 비즈니스 문제 해결: 기업 과제를 분석하고, 머신러닝이 해당 문제를 해결하는 올바른 도구인지 판단합니다.

인프라 전문가에게 왜 중요한가?

많은 사람들이 네트워크·서버 관리자가 머신러닝을 탐구하는 이유를 궁금해합니다. 답은 간단합니다: 스마트 하이브리드 클라우드. 머신러닝 모델을 통합하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

• 예측 유지보수: 물리적·가상 서버의 장애를 사전에 예측합니다.
• 고급 보안: 트렁크 VPN에서 비정상적인 트래픽 패턴을 식별해 보안 위협을 조기에 감지합니다.
• 자원 최적화: 과거 수요 패턴을 기반으로 컴퓨팅 용량을 자동으로 조정합니다.

결론 및 다음 단계

지난 7월 29일에 이 배지를 획득한 것은 시작에 불과했습니다. 이제는 이 지식을 활용해 일상적으로 관리하는 인프라의 효율성을 향상시키는 것이 목표입니다. AWS 클라우드로 가는 길은 흥미롭고, 하드웨어·로컬 네트워크 분야에서 온 사람들에게 많은 기회를 제공합니다.

클라우드 여정을 시작하려는 분이라면, AWS Educate가 탄탄한 기반을 다지는 데 탁월한 플랫폼임을 강조하고 싶습니다.