Amazon Augmented AI(Amazon A2I)

기계 학습 예측 결과에 대한 인적 검토를 손쉽게 구현

Amazon Advanced AI(Amazon A2I)를 사용하면 ML 예측의 인적 검토에 필요한 워크플로를 쉽게 구축할 수 있습니다. Amazon A2I는 모든 개발자에게 인적 검토 시스템을 구축하거나 많은 수의 인적 검토자를 관리하는 것과 관련하여 획일적으로 발생하는 작업 부담을 덜어줍니다.

많은 기계 학습 애플리케이션에서 정확한 결과를 위해 신뢰도가 낮은 예측은 사람이 검토해야 합니다. 예를 들어 스캔한 모기지 신청서 양식에서 정보를 추출하는 경우 낮은 품질의 스캔 이미지나 알아보기 어려운 필기로 인해 인적 검토가 필요할 수 있습니다. 하지만 인적 검토 시스템을 구축하려면 복잡한 프로세스 또는 "워크플로"를 구현하고, 검토 작업 및 결과를 관리하는 맞춤형 소프트웨어를 작성하고, 대개 검토자 그룹을 관리해야 하기 때문에 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다.

Amazon A2I는 기계 학습 애플리케이션의 인적 검토를 손쉽게 구축하고 관리할 수 있도록 지원합니다. Amazon A2I는 콘텐츠 조정과 문서의 텍스트 추출과같은 일반적인 기계 학습 사용 사례에서 기본 인적 검토 워크플로를 제공하여 Amazon Rekognition 및 Amazon Texttract의 예측 결과를 손쉽게 검토할 수 있도록 합니다. 또한 Amazon SageMaker 또는 기타 도구를 기반으로 하는 ML 모델에 사용할 고유한 워크플로를 생성할 수도 있습니다. Amazon A2I를 사용하면 모델에서 높은 신뢰도로 예측을 할 수 없을 때 검토자가 개입하거나 지속적으로 예측 결과를 감사할 수 있습니다.

이점

ML 예측의 인적 검토를 손쉽게 구현

Amazon A2I는 사용자의 특정 요구 사항에 따라 인적 검토를 ML 애플리케이션에 통합할 수 있는 유연성을 제공합니다. 신뢰도가 낮은 예측 결과는 검토와 조치를 취할 수 있도록 검토자에게 보내집니다. 필요한 경우 여러 검토자가 예측 결과를 검토하도록 요구하여 합의를 도출할 수도 있습니다. 또한 모델을 감사하기 위해 인적 검토 대상 예측 결과를 무작위로 샘플링하여 모델이 계속 높은 성능을 발휘하고 있는지 주기적으로 평가할 수 있습니다. Amazon A2I는 사람과 기계가 각자의 역할에서 최대한의 역량을 발휘하도록 돕습니다.

원하는 인적 검토자 선택

Amazon A2I는 조직 안팎의 검토자와 함께 협업할 수 있는 옵션을 제공합니다. Amazon A2I를 사용하면 지정한 검토자에게 검토 건을 쉽게 라우팅할 수 있습니다. 또한 이미 Amazon Mechanical Turk를 통해 기계 학습 관련 작업을 수행하고 있는 500,000명 이상의 독립 계약업체 인력도 이용할 수 있습니다. 또는 데이터에 기밀성 또는 특수한 기술이 요구되는 경우, iVision, CapStart Inc., Cogito, iMerit 등 검토 프로젝트 경험이 풍부하고 AWS에서 사전 선별한 인력 공급업체를 이용하여 품질 및 보안 절차를 수행할 수 있습니다.

모든 애플리케이션과 손쉽게 통합

Amazon A2I를 사용하면 AWS에서 실행하든 다른 플랫폼에서 실행하든 상관없이 사람의 판단과 AI의 기능을 모든 ML 애플리케이션에 손쉽게 통합할 수 있습니다. Amazon A2I는 문서 처리를 위한 Amazon Texttract 및 콘텐츠 조정을 위한 Amazon Rekognition에 직접 통합되므로, AWS 콘솔에서 클릭 몇 번으로 해당 사용 사례에 대한 인적 검토 워크플로를 손쉽게 추가할 수 있습니다. 또한 Amazon A2I API를 사용하면, Amazon SageMaker 또는 다른 솔루션으로 구축된 사용자 지정 ML 모델을 사용하는 모든 기계 학습 애플리케이션에 인적 검토를 추가할 수 있습니다.

작동 방식

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사용 사례

콘텐츠 조정

콘텐츠 조정 지침은 사례마다 미묘한 차이가 있고 상황에 따라 크게 달라지며 국가별로도 다릅니다. 이로 인해 ML이 높은 정확도를 유지하기가 어려울 수 있습니다. Amazon Rekognition 또는 사용자 지정 컴퓨터 비전 모델에 Amazon A2I를 사용하면, 모델이 높은 신뢰도로 예측할 수 없을 때 콘텐츠를 검토자에게 라우팅할 수 있습니다.

대출 신청 처리

Amazon Texttract 또는 사용자 지정 모델을 사용하여 대출 신청서에서 주요 정보를 추출합니다. 그런 다음 Amazon A2I를 사용하여, 적격 신청이 거부되지 않도록 복잡한 대출 요청만 인간 검토자에게 보내고 다른 모든 대출은 자동으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 신청을 더 빠르게 처리하고 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

모델 정확도 모니터링

Amazon A2I를 사용하여 사용자 지정 ML 모델 예측의 랜덤 샘플을 인간 검토자에게 보냅니다. 검토 결과는 모델의 성능을 관계자에게 알리고, 모델을 학습시키는 데 사용한 데이터와 실제 데이터 간의 편차를 파악하는 데 이용할 수 있습니다. 그리고 수정된 오류를 학습 데이터 세트에 추가하여 모델을 개선할 수 있습니다.

TMobile

T-Mobile US, Inc.는 선도적인 제품과 서비스 혁신을 통해 소비자와 기업이 무선 서비스를 구매하는 방식을 재정립하고 있습니다. 전국에 걸친 최첨단 네트워크는 품질과 가치에 대한 기대치가 높은 8,420만 고객에게 무선 경험을 제공합니다.

"T-Mobile은 고객의 만족도를 성공의 척도로 삼습니다. 그리고 Un-carrier로서, 저희가 고객의 요구를 이해하고 예측하여 문제를 직접 해결해줄 때 고객 만족도가 가장 높다는 것을 잘 알고 있습니다. T-Mobile의 TEX(Team of Experts) 고객 서비스 모델은 개인적인 유대를 만드는 데 중점을 두고 있으며 Amazon A2I와 같은 첨단 도구를 사용하여 팀을 성공적으로 구축합니다. 여기서 기계 학습은 더 깊이 있고 유대감이 큰 관계를 만들어냅니다. 계정 정보 및 이용 가능한 할인 혜택과 같은 실시간 상황별 정보에 액세스하여 고객과의 실제 실시간 대화를 통해 현장에서 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 완벽한 윈-윈 전략이죠."

Cody Sanford, EVP 겸 CIO(최고 정보 책임자), T-Mobile

vidmob

동영상 제작 및 분석 플랫폼인 Vidmob은 기계 학습을 활용하여 사람, 물체 및 메시지를 포함한 동영상의 모든 측면을 분석함으로써 기업들이 크리에이티브 성과를 파악하고 더 나은 크레이티브 결과를 실현할 수 있도록 지원합니다. 하지만 기존 기계 학습 모델에서 다루지 않는 측면의 경우 매일 분석하는 페타바이트 규모의 데이터에서 크리에이티브를 검토하는 것이 어려울 수 있습니다.

"Amazon A2I를 사용하면서 고도로 숙련된 크리에이티브 평가자로 구성된 현재 인력을 이용해 예측 모델을 보다 신속하게 최적화하고 미세 조정할 수 있게 되었습니다. 이러한 효율성 덕분에 많은 검토자 샘플을 확보하고 모델 출시 속도를 3배 높일 수 있습니다."

Joline McGoldrick, SVP, 데이터 및 인사이트 부문, VidMob

Ripcord

종이 문서 없는 세상을 만드는 데 전념하고 있는 로봇 디지털화 회사 Ripcord는 방대한 양의 종이 기록을 안전하고 검색 가능한 전자 기록으로 변환하기 위해 Amazon Textract를 사용합니다.

"Amazon Texttract는 텍스트 추출용 템플릿을 작성하고 유지 관리하는 데 있어 수백 시간의 작업 시간을 절약해줍니다. 인적 검토가 필요한 문서의 경우 Amazon A2I와 Amazon Texttract의 새로운 기본 통합 기능을 통해 크고 복잡한 고객 프로젝트의 초기 설정 시간을 대폭 단축하는 검토자 UI 템플릿을 사용자 지정할 수 있습니다.“

Alex Fielding, CEO 겸 설립자, Ripcord

Business Services Authority

NHS BSA(National Health Service, Business Services Authority)는 영국 국가 의료 서비스의 일부로, NHS 조직, NHS 계약업체 및 환자에게 다양한 지원 서비스를 제공합니다. BSA는 결제 서비스의 일환으로 매달 5,400만 건의 종이 처방전 및 기타 의료 문서를 처리합니다.

"NHS 오래전부터 공공 의료의 질을 높이기 위해 AI를 활용하는 데 관심을 가져왔습니다. 인간의 판단은 매우 중요하며, 실제로 의료 보험금 지급과 관련된 의사 결정에 필요한 경우가 많습니다. Amazon Texttract는 거의 모든 문서에서 텍스트 및 정형 데이터를 추출할 수 있는 AI 기반 기능을 제공하기 때문에 매우 유용합니다. 저희는 Amazon Augmented AI에 대해 고무되어 있습니다. 인간의 판단을 적용하면서 기계 학습을 이용할 수 있게 해주기 때문입니다. 이는 저희에게 혁신적인 패러다임입니다."

Chris Suter, 클라우드 플랫폼 및 혁신 책임자, NHS BSA

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