머신러닝을 시작하고 싶지만, 데이터 정리부터 모델 학습, 배포까지 과정이 너무 복잡하게 느껴지셨나요?

AWS SageMaker는 이러한 복잡한 단계를 하나의 환경에서 간편하게 수행할 수 있도록 돕는 데이터/분석/AI용 통합 플랫폼입니다. 데이터 사이언티스트부터 비개발자까지 누구나 손쉽게 ML 파이프라인을 구축할 수 있죠.

이번 포스트에서는 SageMaker의 핵심 구성요소와 각 도구를 어떻게 활용하면 효율적으로 머신러닝 환경을 구축할 수 있는지, 입문자도 이해하기 쉬운 가이드로 정리했습니다.

1. 머신러닝, 왜 이렇게 어렵게 느껴질까?

머신러닝(Machine Learning)을 시작하려면 여러 단계를 거쳐야 합니다. 데이터를 정리하고 -> 모델을 학습시키고 -> 배포하고 -> 예측값을 얻고 -> 주기적으로 개선해야 하죠. 하지만 AWS SageMaker는 이 모든 단계를 하나의 환경에서 처리할 수 있습니다.

2. SageMaker 구성요소 한 눈에 보기

AWS SageMaker는 사용자의 기술 수준과 목적에 따라 다양한 환경을 제공합니다. Studio, Canvas, RStudio, Notebook 등의 각 도구는 역할이 다르며, 필요에 따라 유연하게 선택할 수 있습니다.

SageMaker Studio 예시 사진

• Studio: 전체 머신러닝 파이프라인을 코드 기반으로 구성하고자 하는 데이터 사이언티스트나 엔지니어에게 최적화되어 있습니다. 실험 관리와 디버깅, 파이프라인 연계까지 모두 가능합니다.
• Canvas: 코딩 없이도 예측 모델을 만들 수 있어 비즈니스 기획자나 분석가에게 적합하며, 빠른 의사결정이 필요한 상황에서 데이터 기반 인사이트 도출에 유용합니다.
• Rstudio: R 언어를 주력으로 사용하는 팀에서 기존 워크플로우를 클라우드로 확장할 때 유용합니다.
• Notebook:  작은 실험이나 테스트용으로 빠르게 실행할 수 있으며, 다른 도구에 비해 설정이 간단해 학습 목적이나 프로토타이핑 용도로 자주 활용됩니다. 각 도구는 병렬 사용도 가능하며, SageMaker Pipelines를 통해 서로 유기적으로 연동할 수 있습니다.

💡각 도구는 병렬 사용도 가능하며, SageMaker를 통해 서로 유기적으로 연동할 수 있습니다.

3. Sagemaker로 구성하는 머신러닝 파이프라인 개념정리

SageMaker를 활용하면 머신러닝의 핵심 4단계(데이터 전처리-모델 훈련-딥 러닝 훈련-추론)를 통합적으로 관리할 수 있습니다. 

1) 데이터 전처리

원본 데이터에는 종종 노이즈, 결측치, 중복이 포함되어 있습니다. 이를 정제하고, 특징 추출(Feature Engineering)을 진행하여 모델 학습에 적합한 형태로 만드는 과정입니다.

• 예시 1. 고객 리뷰 감성 분석(텍스트)
  • 리뷰 예시: "이 제품 너무 좋아요! 5점!"
  • 처리 단계
    • 특수문자 제거 → “이 제품 너무 좋아요 5점”
    • 토큰화 → [“이”, “제품”, “너무”, “좋아요”, “5점”]
    • 불용어 제거 → [“제품”, "좋아요"]
    • 벡터화 → {“제품":0.8, "좋아요":0.9}

• 예시 2. 이미지 데이터 전처리
  • 400x3000 이미지
    • 크기 축소(224x224)
    • 픽셀 정규화(0~1 범위)
    • 데이터 증강(회전, 반전 등)

2) 모델 훈련(ML Training)

모델 훈련 과정을 통해 머신러닝 모델은 데이터를 학습하여 패턴을 파악하고 예측하는 능력을 갖추게 됩니다. 모델 훈련을 위해 XGBoost나 Random Forest 등 다양한 알고리즘을 사용합니다.

예시 1. 가격 예측 모델 (XGBoost)

• 입력 데이터: 고객 연령, 성별, 구매 이력
• 예측 결과: 구매 금액
• 결과 파일: model.pkl

SageMaker 모델 방법 비교

• SageMaker Autopilot: AutoML 기반으로 자동 훈련과 모델 선택이 가능합니다. 머신러닝 자동화나 빠른 프로토타이핑이 필요한 경우에 적합합니다.
• SageMaker JumpStart:미리 학습된 모델을 활용해 빠르게 AI 기능을 추가할 수 있습니다. 모델 학습보다는 즉시 기능을 구현하고 싶은 상황에 효과적입니다.
• JupyterLab (노트북 환경에서 직접 실행): SageMaker SDK를 사용해 ML/DL 모델을 직접 학습할 수 있는 방식입니다. TensorFlow나 PyTorch 등 특정 프레임워크를 세밀하게 조정해야 할 때 적합합니다.

3) 딥러닝 훈련 (Deep Learning Training)

딥러닝 모델은 CNN, Transformer 등 복잡한 구조의 모델로 GPU가 필수입니다. 훈련에는 시간이 오래 걸리며, 대량 데이터를 처리할 수 있어야 합니다.

💡Bedrock & 외부 모델 사용 시에는 모델 훈련 과정 없이 추론만 진행됩니다.

딥러닝 모델 예시

딥러닝은 GPU를 활용한 대규모 학습이 필요한 복잡한 모델 구조를 다룹니다. 대표적인 예시는 다음과 같습니다.

• 손글씨 숙자 인식 → CNN 모델 사용 / 이미지에서 숫자를 예측
• 얼굴 감정 분석 → ResNet + TensorFlow 모델 사용 / 감정(행복, 슬픔 등) 추정

4) 추론(Inference)과 서빙

학습이 완료된 모델은 API 형태로 배포되어, 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.

예시 1. 손글씨 인식 API

• 입력: 손글씨 이미지
• 응답: { "prediction": "7" }

예시 2. 영화 추천 API

• 입력: 사용자의 영화 시청 이력
• 응답: { "recommended_movies": ["인셉션", "인터스텔라"] }

SageMaker를 포함한 머신러닝 환경 구축부터 비용 최적화, 서버 아키텍처 구성까지 복잡한 클라우드 기술도 AI 전문 자격증을 보유한 파이브클라우드의 전문가들이 쉽게 풀어드립니다.

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