Amazon Machine Learning은 기계 학습 모델 구축과 예측 생성을 지원하는 관리형 서비스로서, 강력하고 확장 가능한 스마트 애플리케이션 개발을 가능하게 해줍니다. Amazon Machine Learning을 사용하면 기계 학습 알고리즘과 기술에 대한 깊은 지식 없이도 강력한 기계 학습 기술을 활용할 수 있습니다.

Amazon Machine Learning을 사용한 기계 학습 모델 구축 프로세스는 데이터 분석, 모델 교육, 평가라는 세 가지 작업으로 구성되어 있습니다. 데이터 분석 단계에서는 데이터 배포를 컴퓨팅 및 시각화하고 모델 교육 프로세스를 최적화할 수 있는 변환을 제시합니다. 모델 교육 단계에서는 변환된 데이터에서 예측 패턴을 찾아 저장합니다. 마지막 단계는 선택 사항으로, 모델의 정확도를 평가합니다.

Amazon Machine Learning은 강력한 기계 학습 알고리즘과 대화형 시각 도구를 결합하여 기계 학습 모델을 쉽게 생성하고 평가하며 배포할 수 있도록 지원합니다. 내장 데이터 변환 기능은 입력 데이터 세트가 원활하게 변환되어 모델의 예측 품질을 극대화할 수 있도록 해줍니다. 모델이 구축되면, 직관적 모델 평가와 미세 조정 콘솔을 통해 모델의 장점과 단점을 이해하고 비즈니스 목표에 맞게 성능을 조정할 수 있습니다.

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현재 Amazon Machine Learning은 AWS 프리 티어에서 제공되지 않는다는 점에 유의하십시오.

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기계 학습(ML)은 기록 데이터를 사용하여 더 나은 비즈니스 의사 결정을 할 수 있도록 해줍니다. 기계 학습 알고리즘이 데이터에서 패턴을 찾아내고 이 패턴을 사용하여 예측 모델을 구축합니다. 그런 다음, 이 모델을 사용하여 미래 데이터에 대한 예측을 실행할 수 있습니다. 예를 들어, 기계 학습에서 적용 가능한 애플리케이션 중 하나는 고객이 특정 제품을 구입할 지 여부를 과거 행동을 기반으로 예측하고, 예측에 따라 개인화된 프로모션 이메일을 해당 고객에게 보내는 것입니다.


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Amazon Machine Learning를 사용하면 기존에 AWS 클라우드에 저장되어 있는 데이터 활용이 쉬워집니다. Amazon S3에 이미 CSV 파일로 저장되어 있는 데이터 세트를 사용하거나, Amazon Redshift 또는 Amazon RDS에 있는 MySQL 데이터베이스에 쿼리하여 기계 학습 모델을 생성 및 사용할 수 있습니다.

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고품질 데이터는 정확한 예측 모델을 구축하는데 매우 중요하지만 실제 데이터 세트는 불완전하거나 일관성이 없는 경우가 많습니다. Amazon Machine Learning은 대화형 차트를 제공하여 입력 데이터 세트를 시각화 및 탐색하도록 지원함으로써, 데이터 콘텐츠와 배포를 이해하고 누락되거나 잘못된 데이터 속성을 발견할 수 있습니다.

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Amazon Machine Learning를 사용하면 산업 표준 품질 지표를 계산하고 모델 행동을 시각화함으로써 모델의 성능을 쉽게 이해할 수 있습니다. Amazon Machine Learning은 예측에 대한 해석을 미세 조정하는데도 도움이 됩니다. 예를 들어, 구매가 합법적인지 부정 거래인지를 분류하는데 기계 학습 모델을 사용한 경우, Amazon Machine Learning을 통해 예측 결과를 시각화하고, 스마트 애플리케이션에 최적의 결과를 전달하기 위해서 예측을 어떻게 조정할지 결정할 수 있습니다.

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Amazon Machine Learning은 모델링과 관리용 API를 제공하여 데이터 소스, 모델, 평가를 생성하고 검토하며 삭제할 수 있도록 해줍니다. 이를 통해 새로운 데이터가 사용 가능해지는 데로 신규 모델을 생성하도록 자동화할 수 있습니다. 또한, API를 사용하여 이전 모델, 데이터 소스, 평가 및 배치 예측의 반복성과 추적 사항을 점검할 수 있습니다.

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Amazon Machine Learning은 강력하고 확장 가능하게 구현된 업계 표준 기계 학습 알고리즘을 사용합니다. Amazon Machine Learning를 통해 개발자는 바이너리 속성(바이너리 분류), 범주별 속성(다중 분류) 또는 수치 속성(회귀) 등의 값을 예측하는 모델을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 바이너리 분류 모델은 웹 사이트 의견이 스팸인지 여부(예: 예 또는 아니오)를 예측하는데 사용할 수 있습니다. 다중 분류 모델은 고객 서비스 요청을 어디로 라우팅할지 여부(예: "결제", "기술 지원", "주문 상태")를 예측하는데 사용할 수 있습니다. 회귀 모델은 고객이 애플리케이션이나 서비스와 다시 상호 작용하는 데까지 며칠이 소요될지 예측하는데 사용할 수 있습니다.

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기계 학습 모델의 품질은 입력 데이터의 품질과 기계 학습 알고리즘에 입력하기 전에 해당 데이터가 어떻게 변환되는지에 달려있습니다. 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 Amazon Machine Learning은 공통 기계 학습 데이터의 변환을 구현합니다. Amazon Machine Learning은 입력 데이터에 대한 데이터 변환을 자동으로 제안하게 되며, 모델 교육 단계에서 해당 데이터 속성에 어떤 변환이 적용되는지 쉽게 조절할 수 있습니다.

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기계 학습 모델이 생성되면, Amazon Machine Learning이 모델에서 예측을 가져올 수 있는 API를 제공하여 고객이 스마트 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 해줍니다. 배치 예측 API를 이용하여 수십억 개의 예측을 생성하거나, 실시간 API를 이용하여 높은 처리량과 짧은 지연 시간으로 예측을 제공할 수 있습니다. 배치 예측 API는 대량의 데이터 레코드 검색과 예측 생성을 동시에 진행하는 반면, 실시간 예측 API는 예측을 동기적으로 짧은 지연 시간으로 생성합니다.

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Amazon Machine Learning은 기계 학습 모델 생성과 예측 생성을 실행하고 조정하는데 필요한 모든 인프라와 워크플로우를 관리하여 고객이 애플리케이션에만 집중할 수 있도록 해줍니다. 하드웨어 프로비저닝, 컴퓨팅 로드의 배포와 조정, 종속 관리, 기계 학습 모델 모니터링과 문제 해결 등에 대한 걱정 없이 필요한 수만큼의 모델을 생성하고 모델이 생성하는 예측의 볼륨과 처리량을 조정할 수 있습니다.

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Amazon Machine Learning에서는 사용한 만큼만 비용을 지불하게 되므로 하루당 소량의 예측에서 초당 수백 개의 예측 생성까지 쉽고 비용 효과적으로 확장이 가능합니다. 예측 모델 구축에 사용된 컴퓨팅 시간은 시간당 요금으로 청구되며 배치 예측과 실시간 예측은 예측 건당 요금으로 청구됩니다. 또한, 실시간 예측은 각 모델별로 요구되는 메모리 양을 기준으로 청구됩니다.