딥러닝 서비스를 도입한다고 했는데 IBM이 딥러닝 오퍼링을 보유한 적이 없거나 Watson 서비스에서 딥러닝을 이용한 적이 없다는 것을 의미하나요?

IBM은 이미 오래전부터 온프레미스 버전의 딥러닝을 제공하고 있지만, 클라우드에서 딥러닝 서비스를 제공하는 것은 이번이 처음입니다. 또한 IBM은 Watson Developer Cloud를 통해 애플리케이션 개발자에게 딥러닝 기반 서비스를 계속해서 제공합니다.

이 딥러닝 서비스가 독립형으로 제공되지 않고 Watson Machine Learning Service를 통해 제공되는 이유는 무엇인가요?

딥러닝은 머신 러닝의 서브세트이므로, Watson Machine Learning 내에서 서비스로 제공하는 것이 더 의미가 있습니다. 또한 딥러닝 서비스 사용자는 Watson Machine Learning의 강력한 기능을 활용하면서 Watson Studio 체제에서 다른 서비스와 손쉽게 통합할 수 있습니다.

Watson Studio와 딥러닝 서비스의 관계는 어떻게 되나요?

IBM은 IBM Watson Studio에 통합된 IBM Watson Machine Learning 서비스를 통해 딥러닝을 제공합니다.

Neural Network Modeler는 IBM Watson Machine Learning 서비스와 어떻게 연동되나요?

Neural Network Modeler는 딥러닝 서비스 내에서 작동합니다. 데이터 사이언티스트, 개발자 및 비즈니스 사용자는 코드 없이 드래그 앤 드랍 프로세스를 통해 신경 모델을 설계할 수 있습니다. Neural Network Modeler는 사용자가 선호하는 프레임워크(예: TensorFlow, Keras, PyTorch, Caffe) 중 하나에서 코드를 생성합니다.

IBM이 Neural Network Modeler 기능을 제공하는 최초이자 유일한 기업인가요?

그렇진 않지만, IBM은 완벽한 머신 러닝 플랫폼의 관점에서 네트워크 모델링을 제공합니다. Neural Network Modeler를 통해 설계된 모델을 IBM의 실험 중심 딥러닝 서비스를 사용하여 구축한 다음 REST 엔드포인트로 배치할 수 있습니다. Neural Network Modeler는 다양한 오픈 소스 프레임워크를 지원하므로 사용자가 원하는 프레임워크를 선택할 수 있습니다.

IBM Research가 이 프로세스에 어떻게 참여하나요?

새로운 딥러닝 서비스의 핵심 기능은 IBM Research의 다양한 프로젝트에서 비롯되었습니다. 구체적으로 말해서 다음 기능은 IBM Research에서 직접 구현되었습니다.

  • 딥러닝 서비스를 지원하는 마이크로서비스에서 GPU 클러스터를 통해 분산된 모델 교육을 병렬로 관리하며, Tensorflow, Caffe, Keras, PyTorch를 비롯한 다양한 오픈 소스 프레임워크를 지원합니다.
  • Neural Network Modeler를 활용하면 코드를 작성하지 않고 복잡한 네트워크를 빠르게 설계할 수 있습니다. 이 프로젝트에 대한 연구 코드 이름은 Darviz입니다.
  • 하이퍼 매개변수 최적화(HPO)로 딥러닝 서비스를 통해 신경망 매개변수를 자동으로 조정할 수 있습니다. 이 기술을 사용하면 반복되는 하이퍼 매개변수를 자동화하여 각 유스케이스에 가장 적합한 신경망을 찾을 수 있습니다.
  • Uber의 Horovod 및 DDL을 통해 딥러닝을 분산했습니다(분산 딥러닝).
  • Experiment Assistant를 제공하는 그래픽 UX 및 모델 성능 추적 기능이 IBM Research에서 코드 이름 Project Runway로 생성되었습니다.

자세히 보기 

Watson Studio를 클라우드에서만 사용할 수 있나요?

예.

온프레미스 버전 Data Science Experience는 Watson Studio와 동일한 기능을 제공하나요?

아니요. 자세히 알아보려면 Data Science Experience Local을 방문하세요.

딥러닝 서비스는 클라우드에서만 사용할 수 있나요?

예, 딥러닝은 IBM Watson Machine Learning 서비스 내에서 서비스로 이용할 수 있습니다.

IBM의 딥러닝은 경쟁업체의 딥러닝과 어떻게 다른가요?

IBM의 딥러닝은 다양한 점에서 경쟁업체와 다릅니다.

  • Neural Network Modeler(위의 자세한 설명 참조)는 현재 경쟁업체에서 제공되지 않습니다.
  • Experiment Assistant는 실험 중심 관리 컨테이너 기반 교육 흐름을 제공하여 주요 딥러닝 프레임워크를 사용하여 구현되는 병렬 교육을 손쉽게 모니터링할 수 있도록 지원합니다.

이 사양에 대한 가격 플랜은 어떻게 되나요?

세부사항은 IBM Watson Machine Learning 가격 책정 페이지를 참조하세요.