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최근 기업들이 머신러닝(ML) 플랫폼을 활용해 데이터 분석, 모델 학습, 예측 서비스를 자동화하고 있습니다.
이번 포스팅에서는 대표적인 클라우드 기반 머신러닝 플랫폼인 Google Vertex AI, AWS SageMaker, Azure Machine Learning을 비교하고, 간단한 튜토리얼을 통해 시작하는 방법을 단계별로 안내드립니다.

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1️⃣ 주요 머신러닝 플랫폼 소개

머신러닝 플랫폼은 데이터 준비부터 모델 배포까지 전체 AI 워크플로우를 지원합니다.
아래 세 플랫폼은 현재 시장 점유율과 기능 면에서 가장 널리 사용되고 있습니다.

• 💠 Google Vertex AI: 구글 클라우드 기반 통합 AI 개발환경
• 🟧 AWS SageMaker: 자동화된 ML 학습·배포 파이프라인 지원
• 🔷 Azure Machine Learning: GUI 기반 모델 학습 및 MLOps 연계 기능

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2️⃣ 플랫폼별 비교

구분	Google Vertex AI	AWS SageMaker	Azure ML
주요 기능	AutoML, BigQuery 연동, Vertex Workbench	AutoML, Studio IDE, MLOps Pipelines	Designer GUI, Data Labeling, Edge 배포
장점	데이터 분석과 ML 통합, 구글 생태계와 연계	대규모 모델 훈련에 최적, 유연한 API 구성	직관적 UI, MS 서비스(Teams, Power BI) 연계
단점	비용 구조 복잡	초심자에게 진입장벽 높음	고급 모델링 기능은 상대적으로 제한적

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3️⃣ 간단 튜토리얼: Google Vertex AI 시작하기

Vertex AI에서 간단한 머신러닝 모델을 학습·배포하는 기본 절차는 다음과 같습니다.

1. ① Google Cloud Console 접속 → Vertex AI 활성화
2. ② 데이터셋 업로드 (BigQuery 또는 Cloud Storage 연동)
3. ③ AutoML 모델 생성 선택 → 학습 설정 및 실행
4. ④ 모델 평가 및 배포 → 엔드포인트 생성 후 예측 API 호출

💡 TIP: Vertex AI는 BigQuery 데이터와 연동하면 대규모 데이터셋 학습 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

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4️⃣ SageMaker 기본 실습

AWS SageMaker를 사용하면 Python 기반의 주피터 환경에서 직접 모델을 학습할 수 있습니다.
예를 들어, 선형회귀 모델을 훈련하는 간단한 코드 예시는 아래와 같습니다 👇

import sagemaker
from sagemaker import LinearLearner

session = sagemaker.Session()
role = sagemaker.get_execution_role()

# 데이터 로드 및 변환
train_data = session.upload_data(path='train.csv', key_prefix='ml/train')

# 모델 생성 및 학습
linear = LinearLearner(role=role, instance_count=1, instance_type='ml.m4.xlarge')
linear.fit({'train': train_data})

💡 TIP: SageMaker Studio를 이용하면 코드 없이도 시각적 인터페이스로 학습 파이프라인을 구성할 수 있습니다.

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5️⃣ Azure Machine Learning 실습 가이드

Azure ML은 GUI 환경이 잘 갖춰져 있어 초보자에게 친숙합니다.
‘디자이너(Designer)’ 기능을 활용하면 블록을 끌어다 놓는 방식으로 모델을 만들 수 있습니다.

1. ① Azure Portal → Machine Learning Studio 접속
2. ② 새 실험(Experiment) 생성
3. ③ 데이터셋 불러오기 → 알고리즘(예: 의사결정트리) 드래그
4. ④ 모델 연결 후 학습 → 정확도 평가 → 배포

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6️⃣ 추천 및 요약

머신러닝 플랫폼 선택은 팀 규모와 사용 목적에 따라 다릅니다.
다음과 같이 요약할 수 있습니다 👇

• 🏢 기업용 데이터분석: Google Vertex AI
• 🧠 대규모 모델 학습/배포: AWS SageMaker
• 🎓 초심자·교육용: Azure Machine Learning

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📘 면책조항 (Disclaimer)
본 포스팅은 공개 자료 및 실제 사용 경험을 바탕으로 작성된 정보성 콘텐츠입니다.
플랫폼별 요금제 및 기능은 시기에 따라 변동될 수 있으니, 반드시 각 공식 사이트에서 최신 정보를 확인하세요.

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© 굿데이 ｜ 잔잔한 생활 속 정보 (Tranquil Life Info)

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최근 기업들이 머신러닝(ML) 플랫폼을 활용해 데이터 분석, 모델 학습, 예측 서비스를 자동화하고 있습니다.
이번 포스팅에서는 대표적인 클라우드 기반 머신러닝 플랫폼인 Google Vertex AI, AWS SageMaker, Azure Machine Learning을 비교하고, 간단한 튜토리얼을 통해 시작하는 방법을 단계별로 안내드립니다.

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1️⃣ 주요 머신러닝 플랫폼 소개

머신러닝 플랫폼은 데이터 준비부터 모델 배포까지 전체 AI 워크플로우를 지원합니다.
아래 세 플랫폼은 현재 시장 점유율과 기능 면에서 가장 널리 사용되고 있습니다.

• 💠 Google Vertex AI: 구글 클라우드 기반 통합 AI 개발환경
• 🟧 AWS SageMaker: 자동화된 ML 학습·배포 파이프라인 지원
• 🔷 Azure Machine Learning: GUI 기반 모델 학습 및 MLOps 연계 기능

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2️⃣ 플랫폼별 비교

구분	Google Vertex AI	AWS SageMaker	Azure ML
주요 기능	AutoML, BigQuery 연동, Vertex Workbench	AutoML, Studio IDE, MLOps Pipelines	Designer GUI, Data Labeling, Edge 배포
장점	데이터 분석과 ML 통합, 구글 생태계와 연계	대규모 모델 훈련에 최적, 유연한 API 구성	직관적 UI, MS 서비스(Teams, Power BI) 연계
단점	비용 구조 복잡	초심자에게 진입장벽 높음	고급 모델링 기능은 상대적으로 제한적

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3️⃣ 간단 튜토리얼: Google Vertex AI 시작하기

Vertex AI에서 간단한 머신러닝 모델을 학습·배포하는 기본 절차는 다음과 같습니다.

1. ① Google Cloud Console 접속 → Vertex AI 활성화
2. ② 데이터셋 업로드 (BigQuery 또는 Cloud Storage 연동)
3. ③ AutoML 모델 생성 선택 → 학습 설정 및 실행
4. ④ 모델 평가 및 배포 → 엔드포인트 생성 후 예측 API 호출

💡 TIP: Vertex AI는 BigQuery 데이터와 연동하면 대규모 데이터셋 학습 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

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4️⃣ SageMaker 기본 실습

AWS SageMaker를 사용하면 Python 기반의 주피터 환경에서 직접 모델을 학습할 수 있습니다.
예를 들어, 선형회귀 모델을 훈련하는 간단한 코드 예시는 아래와 같습니다 👇

import sagemaker
from sagemaker import LinearLearner

session = sagemaker.Session()
role = sagemaker.get_execution_role()

# 데이터 로드 및 변환
train_data = session.upload_data(path='train.csv', key_prefix='ml/train')

# 모델 생성 및 학습
linear = LinearLearner(role=role, instance_count=1, instance_type='ml.m4.xlarge')
linear.fit({'train': train_data})

💡 TIP: SageMaker Studio를 이용하면 코드 없이도 시각적 인터페이스로 학습 파이프라인을 구성할 수 있습니다.

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5️⃣ Azure Machine Learning 실습 가이드

Azure ML은 GUI 환경이 잘 갖춰져 있어 초보자에게 친숙합니다.
‘디자이너(Designer)’ 기능을 활용하면 블록을 끌어다 놓는 방식으로 모델을 만들 수 있습니다.

1. ① Azure Portal → Machine Learning Studio 접속
2. ② 새 실험(Experiment) 생성
3. ③ 데이터셋 불러오기 → 알고리즘(예: 의사결정트리) 드래그
4. ④ 모델 연결 후 학습 → 정확도 평가 → 배포

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6️⃣ 추천 및 요약

머신러닝 플랫폼 선택은 팀 규모와 사용 목적에 따라 다릅니다.
다음과 같이 요약할 수 있습니다 👇

• 🏢 기업용 데이터분석: Google Vertex AI
• 🧠 대규모 모델 학습/배포: AWS SageMaker
• 🎓 초심자·교육용: Azure Machine Learning

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📘 면책조항 (Disclaimer)
본 포스팅은 공개 자료 및 실제 사용 경험을 바탕으로 작성된 정보성 콘텐츠입니다.
플랫폼별 요금제 및 기능은 시기에 따라 변동될 수 있으니, 반드시 각 공식 사이트에서 최신 정보를 확인하세요.

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