Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Artificial Intelligence

Amazon SageMaker – 관리형 스팟 모델 학습 기능으로 비용 절감하기

Amazon SageMaker는 완전 관리형 기계 학습(ML) 서비스로서, 개발자와 데이터 과학자는 이를 통해 모든 규모의 모델을 쉽게 빌드하고 학습하며 배포할 수 있습니다. 내장 알고리즘 혹은 자체 알고리즘을 사용하거나, AWS Marketplace에서 사용 가능한 알고리즘 중에서 선택할 수 있어 ML 모델을 실험 단계부터 스케일아웃 프로덕션에 이르기까지 훨씬 쉽고 빠르게 진행할 수 있습니다. 주요 이점 중 하나는 작업 규모에 […]

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Amazon Forecast – 시계열 데이터 예측을 위한 AI 서비스 정식 출시

AWS는 기계 학습에 대한 경험 없이도 고도로 정확한 예측을 제공할 수 있는 완전관리형 서비스인 Amazon Forecast를 출시 예고한 바 있습니다. 그동안 많은 고객들의 베타 테스트를 거쳐 오늘 정식 출시합니다. Amazon Forecast를 별도 서버를 구성하거나 관리할 필요 없이, 데이터를 제공하고, 예측에 영향을 미칠 수 있다고 생각되는 메타데이터만 추가하면 됩니다. 예를 들어, 구입 또는 생산해야 하는 특정 […]

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Amplify Framework 업데이트 – 인공 지능 서비스 기능 추가

AWS는 모든 개발자가 손쉽게 활용할 수 있는 인공 지능 기술을 제공하고 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전 및 음성 인식 및 합성 같은 영역에서 다양한 AI 서비스를 통해 기계 학습에 대한 어떠한 전문 지식 없이도 사용할 수 있습니다. 클라우드를 잘 모르는 개발자들도 웹 및 모바일 애플리케이션을 손쉽게 만들 수 있는 Amplify Framework에도 Predictions 라는 기능이 추가되었습니다. […]

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Amazon Polly, 신경망 기반 텍스트 투 스피치 및 뉴스캐스터 스타일 도입

Amazon Polly는 텍스트를 사실과 같은 음성으로 변환하는 관리형 서비스로, 이를 통해 고객은 말하는 애플리케이션을 생성하고 음성을 지원하는 제품의 새로운 범주를 구축할 수 있습니다. 기계 학습 전문 지식을 학습하지 않고도, API를 호출하기만 하면 작업을 마칠 수 있습니다! 이후로 Polly 팀은 정기적으로 새 음성을 추가하였고, 현재 총 29개 언어로, 59개 음성을 지원합니다. 오늘 신경망 기반 텍스트 투 […]

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Amazon Transcribe, 음성 스트리밍에서 WebSocket 지원 활용하기

Amazon Transcribe는 다양한 언어의 음성을 실시간으로 정확하게 인식하는 AI 서비스입니다. (한국어도 지원합니다.) 지금까지 Transcribe 스트리밍 API는 HTTP/2 스트리밍 기술을 사용하여 제공되었습니다. 이제 실시간 음성 기능을 적용할 수 있는 새로운 통합 옵션으로 WebSocket을 추가합니다. 이 게시물에서는 브라우저의 클라이언트 측 JavaScript만 사용하여 실시간으로 음성을 받아쓰기 해 보겠습니다. 애플리케이션을 구축하려면 먼저 기초가 필요합니다. 데모를 전체적으로 설명하는 데 필요한 […]

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AWS DeepLens 2019 최신 장치 구매 및 신규 자습서 실행하기

AWS DeepLens 는 딥 러닝 기술을 확장하도록 설계된 완전히 프로그래밍 가능한 비디오카메라, 자습서, 코드 및 사전 교육된 모델을 통해 말 그대로 개발자들이 직접 인공 지능 모델을 개선해 볼 수 있습니다. 2019년 최신 버전을 6개 국가(미국, 영국, 독일, 프랑스, 스페인, 이탈리아 및 캐나다)에서 구매할 수 있으며, 일본의 경우 사전 주문을 받습니다. 2019 최신 버전은 이전 보다 […]

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Amazon Personalize – 실시간 개인 맞춤 추천 API 서비스 정식 출시

실시간 개인 맞춤 추천 서비스인 Amazon Personalize를 정식 출시합니다. AWS re:Invent 2018에서 미리보기로  발표된 Amazon Personalize는 기계 학습과 관련한 경험이 없는 개발자도 자신의 애플리케이션에 개인 맞춤 추천 항목을 생성할 수 있는 완전 관리형 API 서비스입니다. 만약 동영상 서비스라면, 애플리케이션 내에서 적시에 제공되어야 하는 추천 영상이든, 꼭 필요한 순간 알림 이메일이든, 사용자의 데이터에 따라 제공되는 개인화 […]

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GPU 딥러닝 모델 학습을 위한 Amazon EC2 스팟 인스턴스 활용법

여러분이 데이터 세트를 수집하고, 심층 신경망 아키텍처를 설계하고, 학습 루틴 코드를 작성을 완료 하셨다면 지금부터는 강력한 GPU 인스턴스를 사용해 여러 epoch에 걸쳐 대규모 데이터 세트를 이용한 학습을 실행할 차례입니다. 여러분은 이미 NVIDIA Tesla V100 GPU에 기반한 Amazon EC2 P3 인스턴스가 컴퓨팅 집약적인 딥러닝 학습 작업에 적합하다는 사실을 알고 있지만 예산이 빠듯한 관계로 가능한한 학습 비용은 낮추고 […]

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AWS DeepRacer League 온라인 가상 리그전 공개!

AWS DeepRacer는 온보드 하드웨어 및 소프트웨어가 탑재된 1/18 비율의 소형 레이싱카입니다. 지난해 re:Invent 2018부터 시작해 AWS Global Summits에서 DeepRacer League를 통해 직접 경험할 기회가 제공되고 있습니다. 본 리그전에서는 강화 학습을 사용한 모델을 학습하여, 실제 트랙에서 이를 주행할 수 있습니다. 매 서밋에서 가장 빠른 경주용 자동차와 랩 타임이 리더보드에 게시됩니다. 지난 서울 서밋의 딥레이서 리그 기록 […]

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Amazon SageMaker Factorization Machines 알고리즘을 확장하여 추천 시스템 구현하기

Amazon SageMaker는 기계 학습 워크로드와 관련한 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 데 필요한 유연성을 제공합니다. 내장된 알고리즘은 빠르게 시작하는 데 도움이 됩니다.  이 블로그 게시물에서는 내장된 Factorization Machines 알고리즘을 확장하여 상위 x개의 권장 사항을 예측하는 방법을 설명합니다.이 접근 방식은 정해진 수의 사용자 권장 사항을 배치 형식으로 생성하려고 할 때 이상적입니다. 예를 들어, 이 접근 방식을 사용하여 […]

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