영상분석에 탁월한 구글 AI Studio 활용법

1. 구글 AI Studio(구글 Cloud Vertex AI)는 언제 쓰면 좋을까?

• 영상분석을 간편하게 시작하고 싶을 때
  이미지나 동영상 데이터를 분석할 때는 일반적으로 모델 학습을 위한 대규모 인프라가 필요합니다. 구글 AI Studio(또는 구글 Vertex AI)는 클라우드 환경을 제공하여 별도의 서버 셋업 없이 빠르게 분석 프로젝트를 시작할 수 있게 해줍니다.
• 데이터 전처리부터 모델 배포까지 일괄 진행하고 싶을 때
  데이터 전처리, 모델 학습, 예측(추론), 배포, 모니터링 등 머신러닝 프로젝트 전 과정을 하나의 플랫폼에서 관리할 수 있어 편리합니다.
• 자동화된 ML 파이프라인이 필요한 경우
  AutoML 등 사전 구성된 템플릿과 워크플로우가 제공되어, 머신러닝 전문 지식이 부족해도 자동으로 모델을 생성·평가할 수 있습니다.
• 유연한 확장성과 저비용을 고려할 때
  사용한 만큼만 비용을 지불하는 클라우드 모델이므로, 프로젝트 규모가 커지거나 줄어드는 상황에 따라 인프라를 탄력적으로 조절할 수 있습니다.

https://aistudio.google.com/prompts/new_chat

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2. 구글 AI Studio와 비슷한 영상분석 툴 소개

1. Amazon Rekognition
   • 아마존 웹 서비스(AWS)에서 제공하는 이미지·동영상 분석 서비스
   • 얼굴 인식, 사물 및 장면 감지, 텍스트 인식 등에 강점
   • 공식 링크
2. Microsoft Azure Cognitive Services (Computer Vision)
   • 마이크로소프트 애저 기반의 영상 인식 및 분석 서비스
   • 얼굴, 사물, OCR, 감정 분석 등 다양한 기능 제공
   • 공식 링크
3. IBM Watson Visual Recognition
   • IBM Watson 생태계의 영상분석 서비스
   • 커스텀 모델을 쉽게 구축하고, 이미지의 특징을 추출 가능
   • 공식 링크
4. Clarifai
   • 이미지와 동영상을 자동으로 태깅·분류해주는 AI 서비스
   • 사물 인식, 얼굴 인식, 색상 분석, NSFW 필터링 등 다양한 모델 보유
   • 공식 링크
5. OpenCV + 딥러닝 프레임워크(예: TensorFlow, PyTorch)
   • 직접 로컬 환경 또는 클라우드 VM에 세팅하여 사용
   • 커스터마이징 자유도가 높으나 인프라 셋업과 유지보수가 필요

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3. 참고 링크 모음

1. 구글 Cloud Vertex AI(구글 AI Studio)
   • 공식 문서
   • Vision AI 소개
2. 이미지 분석 데모 & 샘플 코드
   • Google Cloud 공식 튜토리얼
3. AutoML Vision
   • AutoML Vision 소개