Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Artificial Intelligence

Amazon Translate – Office 문서 자동 번역 기능 출시 (서울 리전 포함)

콘텐츠를 현지 언어로 번역하는 것은 여러 국가에서 사업을 운영하는 다국적 기업이나 국제적인 성공에 목 마른 소규모 스타트업 모두에게 인내심이 요구되는 어려운 문제일 수 있습니다. 텍스트 데이터는 형식이 일정하지 않은 경우가 많고, 처리하는 데에 여러 가지 도구가 필요할 수 있습니다. 또한, 모든 도구가 같은 언어 쌍을 지원하지 않을 수 있기 때문에 특정 문서를 중간 형식으로 변환하거나 […]

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Amazon Fraud Detector – 온라인 사기 탐지 서비스 정식 출시

Amazon Fraud Detector가 정식 출시되었습니다!  지난 2019 re:Invent 주간에 발표를 놓치셨다면 Amazon Fraud Detector는 원래 2019년 12월 3일 평가판 모드로 공개되었다는 것을 알려드립니다. 하지만 오늘은 고객 여러분이 직접 사용할 수 있도록 정식 출시되었습니다. Amazon Fraud Detector는 온라인 결제 사기와 같은 잠재적 온라인 사기 행위 및 허위 계정 생성을 쉽게 식별하도록 지원하는 완전관리형 서비스입니다. 매년 전 […]

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Amazon SageMaker Ground Truth – 동영상 레이블 지정 기능 출시 (서울 리전 포함)

AWS re:Invent 2018에서 공개된 Amazon Sagemaker Ground Truth는 기계 학습 데이터 세트에 간편하게 주석을 기록해주는 Amazon SageMaker의 기능입니다. 고객은 내장 워크플로로 효율적이고 정확하게 이미지, 텍스트 및 3D 포인트 클라우드에 레이블을 지정하거나 사용자 지정 워크플로로 모든 유형의 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다. 데이터 샘플이 인력(개인, 타사 또는 MTurk)에게 자동으로 배포되고 주석이 Amazon Simple Storage Service(S3)에 저장됩니다. […]

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Amazon CodeGuru 정식 출시 – 비용 절감을 위한 코드 리뷰 서비스

새 애플리케이션을 프로덕션에 배치할 때 애플리케이션 코드베이스의 증가 및 변화에 따라 이러한 코드베이스를 유지하면서 운영 문제에 대응하기가 쉽지 않습니다. 이러한 이유로 팀을 구성하는 방법, 적용할 방법론 및 소프트웨어 전송 파이프라인을 안전하게 자동화하는 방법에 관한 다양한 아이디어를 찾게 됩니다. 지난 해 re:Invent에서 AWS는 미리 보기 버전의 Amazon CodeGuru를 소개했습니다. 기계 학습으로 구동되는 이 개발자 도구는 런타임 데이터에 […]

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Amazon SageMaker와 Deep Graph Library를 이용한 이종 네트워크에서 사기 탐지하기

이상 행위자나 의심스러운 계정으로 인해서 매년 수 십조 원의 손실이 발생하고 있습니다. 시스템에서 악의적인 행동들이 일어나는 것을 방지하기 위해서 많은 기업들은 규칙 기반 필터를 적용하고 있지만, 이 필터들은 다루기 힘들기도 하고 악의적인 행동 전체를 잡아내지 못합니다. 하지만 그래프 기술과 같은 솔루션들은 이상 행위자나 악의적인 사용자를 탐지하는데 아주 적합합니다. 이상 행위자는 규칙 기반의 시스템이나 단순한 특징 […]

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Amazon SageMaker와 Apache Airflow을 통한  기계학습 워크플로 구축하기

기계 학습(Machine Learning, ML) 워크플로는 데이터 수집 및 변환을 가능하게 함으로써 ML 작업 순서를 오케스트레이션하고 자동화합니다. 그런 다음 ML 모델을 학습, 테스트 및 평가하여 결과를 얻습니다. 예를 들어 Amazon SageMaker에서 모델을 학습하고 모델을 프로덕션 환경에 배포하여 추론하기 전에 Amazon Athena에서 쿼리를 수행하거나 AWS Glue에서 데이터를 통합하고 준비 할 수 있습니다. 이러한 작업을 자동화하고 다양한 서비스에서 […]

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Amazon EKS, 기계 학습 추론용 EC2 Inf1 인스턴스 지원 시작

Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)는 기계 학습 워크로드를 위한 최고의 선택으로 빠르게 자리매김하고 있습니다. 이 솔루션은 개발자의 민첩성 및 Kubernetes의 확장성을 C5, P3 및 G4 패밀리와 같이 AWS에서 사용할 수 있는 다양한 Amazon Elastic Compute Cloud(EC2) 인스턴스 유형과 결합합니다. 모델이 더욱 정교해짐에 따라 높은 처리량으로 빠른 예측을 제공하는 데 하드웨어 가속이 점점 더 요구되고 있습니다. […]

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Amazon SageMaker Ground Truth 기반 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 기능 출시 (서울 리전 포함)

AWS re:Invent 2018에서 공개된 Amazon Sagemaker Ground Truth는 기계 학습 데이터 세트에 간편하게 주석을 기록해주는 Amazon SageMaker의 기능입니다. AWS 고객은 내장 워크플로로 효율적이고 정확하게 이미지 및 텍스트 데이터에 레이블을 지정하거나 사용자 지정 워크플로로 모든 유형의 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다. 데이터 샘플이 인력(개인, 타사 또는 MTurk)에게 자동으로 배포되고 주석이 Amazon Simple Storage Service(S3)에 저장됩니다. 또는 […]

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Amazon.Science – AWS의 SK텔레콤의 ‘한국어 자연어 처리기’ 개발 지원기

이 글은 Amazon Science의  Amazon scientists help SK telecom create Korean-based natural language processor (글쓴이 – Douglas Gantenbein)를 한국어로 번역했습니다. 한국어는 전세계에서 8천만 명이 사용하는 주요한 언어입니다. 오래전 만주 지역에서 기원한 것으로 여기지는 긴 역사에도 불구하고, 한국어는 (영어가 프랑스어나 라틴어와 가지는 것과 같은) 다른 언어와의 뚜렷한 연관성이 없는 “고립어”라고 불립니다. 그러나, 한국어는 컴퓨터가 인간의 언어를 […]

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Amazon QuickSight ML Insights을 통한 인공 지능 대시보드 활용 하기

AWS 고객이 생성하는 데이터의 양이 날마다 증가함에 따라, 비즈니스 통찰력을 얻기 위해 이러한 데이터를 활용하는 데 따르는 어려움도 갈수록 커져 가고 있습니다. Amazon QuickSight를 통해 고객은 숨겨진 데이터 추세를 발견하고, 주요 비즈니스 동인을 식별하고, 미래의 결과를 예측하고, 데이터를 읽기 쉬운 자연어 문장의 서술 형태로 요약하고, 분석 및 조사를 위한 수작업에 소요되는 시간을 대폭 절감할 수 […]

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