일반 머신 러닝이란?
오늘날 많은 기업이 경쟁 우위를 확보하기 위해 조직 전반에서 인공 지능(AI)의 하위 집합인 일반 머신 러닝(ML)을 구현하고 있습니다. 일반 ML은 모델 또는 알고리즘을 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고 패턴을 식별하며 사람의 개입 없이 예측을 수행합니다. 조직은 ML로 식별된 패턴과 추세를 사용하여 비즈니스 효율성을 향상하고 보안을 강화하며 고객 행동에 맞춤화된 새로운 데이터 기반 제품과 서비스를 만들 수 있는 더 스마트하고 빠른 결정을 내립니다. 일반적인 ML 모델으로는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 최근접 이웃 유사성 검색, 결정 트리 등이 있습니다.
일반 ML 모델은 딥 러닝 신경망보다 계산 면에서 더 가벼운 경우가 많습니다. 이들은 학습한 데이터의 품질에 크게 의존하며 설명 가능한 AI로 간주됩니다. 설명 가능한 AI는 조직, 의사 결정권자, 데이터 과학자에게 알고리즘이 특정 결과에 어떻게 도달했는지 추적할 수 있는 인사이트를 제공합니다. 알고리즘 작동 방식에 대한 투명성을 통해 사용자는 잠재적인 편향을 식별하고 변수가 결과에 어떻게 기여하는지 알아볼 수 있습니다. 설명 가능한 AI는 금융 서비스 및 정부와 같은 규제 대상 산업에 필요한 경우가 많습니다. AI의 설명 가능한 사용은 인텔의 내부 종합 책임 있는 AI 자문 위원회가 따르는 6가지 원칙 중 하나이기도 합니다. 책임 있는 AI에 대한 인텔의 약속에 대해 자세히 알아보십시오.
이제 막 ML을 시작하든, 더 야심찬 고급 프로젝트에 착수하든, 현재 ML에 사용 중인 인텔® 하드웨어를 최적화하고 싶든 관계없이 인텔이 성공을 달성할 수 있도록 도와드립니다.
일반 머신 러닝 사용 사례
일반 ML 모델은 금융 서비스, 보건 및 생명 과학, 소매 제품, 연구, 제조업 전반의 다양한 실제 응용에 사용됩니다. 예를 들어 금융 기관에서는 ML 모델을 구축, 학습 및 구현하여 더 빠르고 정확하게 사기 신용 카드 거래를 식별 및 예측할 수 있으며, 이를 통해 사기로 인해 매년 손실되는 금액을 줄이고 민감한 고객 정보를 더 잘 보호할 수 있습니다. 그 밖에 널리 사용되는 ML 사용 사례로는 맞춤형 마케팅, 제조 시 시각적 품질 관리, 맞춤형 의료, 소매 제품 수요 예측 등이 있습니다.
인텔® 기술로 일반 머신 러닝 문제 해결
일반 ML을 수용하는 기업에는 이점이 많습니다. 더 스마트하고 빠른 의사 결정. 운영 개선. 더 효율적이고 효과적인 비즈니스 프로세스. 새로운 시장 기회. 그러나 이러한 일반 ML 이점을 실현하는 것은 조직과 AI 팀원에게 어렵고 시간이 많이 걸리는 여정이 될 수 있습니다.
ML 계획을 단순화하는 데 도움이 되도록 고객이 ML 파이프라인을 구축하고 실행할 때 겪는 가장 일반적인 세 가지 문제를 살펴보겠습니다. 또한 성공을 단순화하고 가속화할 수 있는 인텔® 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션(일부 솔루션은 이미 소유 및 사용 중일 수 있음)에 대한 권장 사항과 현재 직면한 장애물을 극복하는 데 도움이 되도록 취할 수 있는 구체적인 단계도 제공합니다.
문제 1: 데이터 준비 완료는 힘들고 비효율적이며 시간이 많이 소요될 수 있음
일반 머신 러닝으로 이어지는 탐색 및 분석 단계인 데이터 준비는 고품질 데이터를 기반으로 모델이 구축되도록 보장하므로 AI 수명 주기에서 가장 중요한 부분 중 하나입니다. 그렇지만 전처리는 흔히 AI 작업에서 가장 짜증나고 시간 집약적이며 어려운 부분 중 하나로 간주됩니다. 또한 머신 러닝에 대한 수요가 빠르게 증가함에 따라 데이터 과학자의 워크로드도 증가할 것입니다.
그렇기 때문에 데이터 과학 및 AI 파이프라인을 간소화하고 가속화할 수 있는 기회를 찾는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 하드웨어와 소프트웨어 솔루션을 적절히 조합하면 데이터 수신, 탐색, 전처리 전반에 걸쳐 데이터 과학 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
솔루션: 최적화된 프레임워크, 라이브러리, 툴킷으로 데이터 과학자 생산성 향상
인텔® 프로세서의 머신 러닝 최적화를 활용하여 AI 파이프라인 개발을 단순화 및 가속화하십시오. 데이터에서 인사이트를 더 빠르게 얻을 수 있도록 인텔에서 제공하는 최적화된 데이터 과학 리소스 중 일부는 다음과 같습니다:
- 인텔® AI 빠른 시작 가이드 이 선별된 가이드를 다운로드하여 인텔에 최적화된 모든 AI 라이브러리 및 머신 러닝용 프레임워크에 빠르고 편리하게 액세스하십시오.
- 최적화된 프레임워크: 널리 사용되는 두 가지 머신 러닝 프레임워크인 scikit-learn과 XGBoost를 최적화하여 인텔® 하드웨어에서 성능을 10~100배 향상시켰습니다. 이러한 성능 향상은 데이터 과학자, AI 개발자, 연구원이 새로운 API나 저수준 기본 라이브러리를 학습하지 않고도 생산성을 높일 수 있음을 의미합니다.
- 라이브러리 및 도구: 머신 러닝 솔루션을 더 빠르게 개발, 학습 및 배포할 수 있는 포괄적인 도구 및 라이브러리 포트폴리오를 살펴보십시오. 모든 도구는 성능과 생산성을 위해 최적화되었으며 표준 기반 통합 oneAPI 프로그래밍 모델을 기반으로 구축되었습니다.
데이터 과학자, AI 개발자, 연구원은 인텔® AI 분석 툴킷(AI 키트)을 다운로드하여 한 곳에서 최적화 작업에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 이 툴킷은 전처리부터 머신 러닝까지 성능을 극대화하도록 설계되었습니다.
솔루션: 컴퓨팅 집약적인 워크플로의 성능 향상
차세대 데이터 과학 워크스테이션을 위한 워크로드에 맞는 고성능 프로세서를 선택하여 데이터를 더 빠르게 조작, 탐색 및 최적화하십시오. 인텔 프로세서는 메모리에서 중대형 데이터 세트를 실행하여 가장 시간이 많이 소요되는 ML 작업 시간을 단축할 수 있습니다.
인텔® 기반 데이터 과학 워크스테이션에 사용할 수 있는 CPU 옵션을 살펴보십시오:
- 인텔® 코어™ 프로세서: 까다로운 데이터 과학 작업을 위한 더 많은 코어, 더 많은 캐시, AI 가속화를 제공하는 차세대 성능.
- 인텔® 제온® W 프로세서: 데이터 준비 및 데이터 과학 워크로드를 위한 고성능 컴퓨팅 및 신뢰성. 멀티 다이 아키텍처는 코어 수를 늘려 제품 시각화, 시뮬레이션, 과학 컴퓨팅과 같은 워크스테이션 작업을 위해 스레드가 많은 컴퓨팅을 가속화합니다.
- 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서: 데이터 과학 워크플로를 마스터하는 데 도움이 되는 고성능을 제공하도록 특별히 설계되었습니다. 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서에는 가장 빠르게 증가하는 워크로드에서 성능을 향상시키도록 설계된 통합 인텔® Accelerator Engines가 탑재되어 있습니다. 예를 들어 인텔® AI Engines에는 인텔® Advanced Vector Extensions 512(인텔® AVX-512)가 포함되어 데이터 준비와 같은 엔드 투 엔드 AI 워크플로에서 일반 머신 러닝 및 기타 워크로드를 가속화합니다.
문제 2: 여러 하드웨어 아키텍처에서 AI 구현은 비용이 많이 들고 복잡함
AI 실행, 구축 및 배포 비용은 빠르게 증가할 수 있습니다. 결국 매우 정확하고 반응성이 뛰어난 머신 러닝 솔루션을 만들려면 개발, 학습, 배포, 유지 관리에 상당한 투자가 필요합니다. 또한 솔루션의 복잡성, 데이터 세트의 크기 및 업계 규정과 같은 기타 변수는 필요한 컴퓨팅 성능의 양에 큰 영향을 미칩니다.
솔루션: 이미 보유한 CPU의 가치 극대화
인텔은 프로세서와 통합 가속기의 광범위한 하드웨어 포트폴리오를 통해 외장 GPU를 구매하지 않고도 보다 쉽게 비용 효율적인 솔루션을 찾거나 기존 CPU의 가치를 극대화하여 프로젝트 및 예산 요구 사항을 충족할 수 있도록 해 줍니다.
또한 CPU를 더 많이 활용하면 GPU나 GPU 가속화 사용을 지원하지 않는 일반 ML용 일반 도구(scikit-learn 등)를 더 많이 활용하는 데 도움이 됩니다.
활용할 수 있는 비용 효율적인 인텔® 솔루션 몇 가지를 살펴보겠습니다.
- 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서: 가장 까다로운 AI 워크로드를 처리하도록 설계된 이 CPU는 일반 머신 러닝에 필요한 대규모 데이터 세트를 위한 더 큰 메모리 용량을 제공합니다. 가장 까다로운 컴퓨팅 집약적인 워크로드의 성능과 효율성을 극대화하도록 특별히 설계된 통합 인텔® Accelerator Engines를 통해 특수 하드웨어를 추가로 구매할 필요 없이 투자에서 더 많은 가치를 이끌어 낼 수 있습니다.
- 인텔® 데이터 과학 워크스테이션: 로컬에 상주하며 더 많은 장치 연결을 위해 대용량 메모리 범위와 여러 확장 슬롯을 결합한 하나의 시스템. 이 시스템에는 데이터 과학 작업의 요구 사항을 처리하도록 설계된 CPU도 포함되어 있으며 필요한 경우 외장 GPU를 구매하지 않아도 되도록 최적화할 수 있습니다.
인텔® 기반 데이터 과학 워크스테이션은 모바일, 메인스트림, 전문가의 세 가지 플랫폼 옵션으로 제공됩니다. 인텔® 코어™ 프로세서, 인텔® 제온® W 프로세서 또는 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서를 사용할 수 있으며 다양한 구성과 가격대로 제공되어 예산에 맞게 성능 요구 사항을 조정할 수 있습니다. 인텔® 데이터 과학 워크스테이션은 파트너 및 제조업체인 Dell, Z by HP, Lenovo에서 배송합니다.
문제 3: 규제 대상 산업에서 규정 준수 유지
규제 대상 산업에 ML을 도입하는 데는 많은 어려움이 따릅니다. 엄격한 규정 준수 규정, 데이터 개인정보 보호 문제, 데이터의 정확성과 완전성 보장 필요성, AI 설명 가능성, 보안 요구 사항은 의료, 금융, 공공 부문과 같은 산업에서 특정 ML 기술 사용을 어렵게 만듭니다.
솔루션: 강력한 워크스테이션과 향상된 보안 기능으로 데이터를 현장에 보관 및 보호
금융 서비스, 의료, 공공 부문은 지속적으로 발전하는 동시에 고도의 규제를 받고 있습니다. 이러한 역학 덕분에 규정 준수를 보장하면서 혁신적인 머신 러닝 솔루션을 빠르게 만드는 것은 어렵습니다.
인텔은 이러한 산업 분야에서 다년간의 경험을 보유하고 있으며 다음과 같은 정확한 요구 사항을 염두에 두고 솔루션을 구축합니다:
- 인텔® 데이터 과학 워크스테이션: 현장 컴퓨팅을 통해 로컬 데이터에 대한 데이터 수집, 탐색, 전처리를 수행하여 데이터 세트가 방화벽 뒤에서 확실하게 유지되도록 합니다. 온프레미스 워크스테이션을 사용하는 경우 워크로드에 맞는 CPU를 갖춘 듀얼 소켓 시스템에서 최대 8TB의 메모리를 구성할 수 있으므로 모델 선택에 상당한 주의를 표시하면서 데이터 전송이나 다운샘플링 없이 대규모 데이터 세트를 실행할 수 있습니다. 데이터를 온프레미스에 유지하면 업계 규정을 준수할 수 있을 뿐만 아니라 클라우드에서 데이터를 이동하는 데 따르는 추가 비용을 피할 수도 있습니다.
- 하드웨어 기반 보안 기능: 인텔® CPU에는 민감한 데이터와 AI 모델을 보호하고 규정을 준수하는 데 도움이 되는 보안 조치가 탑재되어 있습니다.
인텔의 기본 보안 기능은 식별 및 무결성에 중점을 둡니다. 인텔® Boot Guard, 인텔® Total Memory Encryption(인텔® TME), 인텔® Platform Firmware Resilience(인텔® PFR) 및 기타 실리콘 수준에 내장된 보안 기술은 플랫폼이 올바르게 부팅되고 예상대로 실행되도록 보장합니다.
워크로드 및 데이터의 보안을 강화하기 위해 인텔은 대상 공격으로부터 가상 머신과 운영 체제를 보호하는 인텔® Software Guard Extensions(인텔® SGX)와 같은 향상된 보안 기술을 계층화합니다.
마지막으로 인텔 CPU에는 새로운 소프트웨어 공격에 대한 보호 기능도 포함되어 있습니다. 모두 합쳐 이러한 보안 조치 계층은 연방 데이터 및 개인정보 보호 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다.
전체 인텔® AI Portfolio
AI 기술, 최적화된 리소스 및 일반 머신 러닝부터 컴퓨터 비전, 생성형 AI에 이르기까지 모든 AI 계획에 필요한 강력한 엔드 투 엔드 아키텍처를 만드는 파트너 솔루션에 대한 인텔의 전체 포트폴리오를 살펴보십시오.
이미 소유한 플랫폼에서 ML 계획을 더욱 발전시킬 수 있도록 지원
인텔은 시급한 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 머신 러닝 솔루션을 찾는 과정을 단순화할 수 있도록 도와드립니다. 인텔의 기술 리더십, 전문 지식, 인텔® 프로세서의 ML 최적화에 대한 수십 년간의 투자는 AI 작업을 가속화하는 동시에 CPU 및 GPU 투자 가치를 극대화하는 데 도움이 됩니다.
인텔은 솔루션 파트너, 시스템 통합자, 기술 공급업체, AI 전문가로 구성된 생태계와 협력하여 연결을 찾고 예측을 수행하며 비즈니스에 더 빠르고 쉽게 귀중한 인사이트를 생성할 수 있는 혁신적인 솔루션을 제공합니다.
인텔 담당자에게 문의하여 AI 도입을 가속화하십시오.