이 문서의 주요 내용을 간단히 설명해주세요.
이러한 인공지능을 활용한 클라우드 기술의 출발점은 데이터들로부터의 시작입니다. 즉, 데이터 축적(수십 PB의 데이터 적극적인 이관 및 새로운 데이터 생성)과 이를 분석하여 학습 이미지화(GPU Graphic Processing Unit의 수많은 이미지 분석), 이미지 학습을 통한 예측 인공지능 서비스 구현이 이슈가 되고 있다는 설명이었습니다. 데이터 축적 및 분석 기술로 하둡(분산 파일 시스템과 대량의 자료를 처리하기 위해 제공하는 아파치 소프트웨어 자바 기반의 오픈 소스 프레임워크로 구성, Hadoop : High-Availability Distributed Object-Oriented Platform)이 있는데 트위터, 채팅 등 정형 DB에 넣을 수 없는 비정형 데이터를 분석하는 툴입니다. 또한 실시간 빅데이터 분산처리 기술로 Spark가 있으며, 그 외에도 프레스토(Presto)와 엘라스틱 써치(Elasticsearch)가 있습니다. 따라서 우리 현실에 존재하는 방대한 데이터들이 학습 이미지화(이미지 센싱 Image Sensing) 되어 인공지능의 출발점이 된다는 사실에 흥미가 더해 졌습니다.
인공지능을 활용한 클라우드 기술은 하둡 같은 툴로 데이터를 축적, 분석하고 이를 학습이미지화한 후 이미지 학습을 통한 예측 인공지능 서비스 구현으로부터 시작되는 것인데 현실에 존재하는 방대한 데이터들이 바로 인공지능의 출발점이라는 사실에 흥미가 더해졌습니다.