Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Artificial Intelligence

Amazon SageMaker Ground Truth 신규 기능- 합성 데이터 생성 지원

Amazon SageMaker Ground Truth를 사용해 레이블이 지정된 합성 이미지 데이터를 생성할 수 있습니다. 기계 학습(ML) 모델 구축은 높은 수준에서 데이터 수집 및 준비로 시작하여 모델 훈련 및 모델 배포로 이어지는 반복 프로세스입니다. 특히 모델 학습을 위해 크고 다양하며 정확하게 레이블이 지정된 데이터 세트를 수집하는 첫 번째 단계는 종종 까다롭고 시간이 많이 걸립니다. 컴퓨터 비전(CV) 애플리케이션을 […]

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AWS AI 서비스를 통한 소프트웨어 개발 생산성 향상하기

작년 12월 초 Amazon.com의 CTO이신 버너 보겔스 박사님은 2022년 이후 기술 예측이라는 글에서 다섯 가지를 언급해 주셨는데요. 그 첫번째가 바로 AI 지원 소프트웨어 개발 본격화라는 항목입니다. 다시 한번 세겨보는 측면에서 전체를 인용해 보도록 하겠습니다. 소프트웨어 개발은 창의적인 과정이지만 반복적인 작업이 많이 필요한 과정입니다. 2022년에는 기계 학습(Machine Learning, ML)이 소프트웨어 개발자의 작업 흐름을 강화하여 더 안전하고 […]

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Amazon CodeWhisperer 미리 보기 출시 – 인공 지능 기반 프로그래밍 코드 생성 서비스

이 글을 쓸 준비를 하면서 제 경력 동안 사용했던 몇 가지 코딩 도구들에 대해 생각해 보았습니다. 제가 중학생 때 사용했던 BASIC 인터프리터의 본질적인 부분이었던 라인 기반 에디터, 대학에 들어갔을 무렵 사용했던 IBM 키 펀치, 다양한 종류의 Emacs 및Visual Studio를 포함해서 말이죠. 초창기 에디터는 상당히 실용적이었으며 CPU 성능이 충분해지면서 점차 정교해졌습니다. 처음에 이러한 정교함은 부분 입력된 […]

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Amazon SageMaker Serverless Inference – 서버리스 기계 학습 추론 기능

2021년 12월, AWS는 기본 인프라를 구성하거나 관리할 필요 없이 추론을 위한 기계 학습(ML) 모델을 배포할 수 있도록 Amazon SageMaker의 새로운 옵션으로 Amazon SageMaker Serverless Inference(평가판)를 도입했습니다. 오늘 Amazon SageMaker Serverless Inference가 정식 출시 되었음을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. ML 추론 사용 사례에 따라 모델 호스팅 인프라에 대한 요구 사항이 달라집니다. 광고 게재, 사기 탐지 또는 […]

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Amazon DevOps Guru for Serverless – AWS Lambda 함수 운영 문제 자동 감지 기능

오늘은 Amazon DevOps Guru를 위한 새로운 기능인 Amazon DevOps Guru for Serverless를 발표합니다. 이를 통해 개발자는 서버리스 애플리케이션의 운영 성능과 가용성을 개선할 수 있습니다. AWS는 2014년 AWS Lambda를 출시하면서 서버리스 컴퓨팅 공간을 개척했습니다. 오늘날 수십만 명의 고객이 AWS Lambda를 사용하고 있습니다. Lambda를 사용하면 메모리 할당, 프로비저닝된 동시성 및 시간 초과와 같은 함수에 대한 많은 파라미터를 […]

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Amazon SageMaker Clarify를 사용하여 Bundesliga Match Facts xGoals 설명

가장 흥미로운 AWS re:Invent 2020 공지사항 중 하나는 기계 학습(ML) 모델의 바이어스를 감지하고 모델 예측을 설명하도록 돕기 위해 고안된 새로운 Amazon SageMaker 기능인 Amazon SageMaker Clarify입니다. 기계 학습 알고리즘을 통해 대규모 예측이 이루어지는 현대 환경에서 대규모 기술 조직이 기계 학습 모델의 예측을 기반으로 특정 결정을 내린 이유를 고객에게 설명하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 결정적으로 이는 입력과 출력은 알지만 내부에서 […]

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캐나다 정부, AI 기반 챗봇을 사용하여 공공 부문의 직원 및 기관 지원 사례

인구가 지속적으로 증가함에 따라 전 세계 정부 부서는 클라이언트 서비스 제공을 확장할 수 있는 새로운 방법을 모색하고 있습니다. 온타리오 정부 고용노동부의 이전 지출을 대행하는 공공 서비스 보건안전협회(PSHSA)는 직업 보건안전 교육 및 컨설팅 문제를 해결하여 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 인공 지능(AI) 기반 챗봇으로 전환했습니다. PSHSA는 캐나다 온타리오에 있는 보건 및 커뮤니티 관리, 교육, 공공 안전 […]

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Pulselive, 개인화된 온라인 스포츠 콘텐츠로 고객 참여 확대 사례

이 게시물은 Pulselive의 Mark Wood가 작성한 게스트 게시물입니다. Pulselive는 영국에 기반을 둔 기업으로서, 스포츠 부문의 주요 브랜드의 디지털 파트너이며, 본 게시물은 AWS의 공식 입장과 다를 수 있습니다. Pulselive는 공식 크리켓 월드컵 웹 사이트 또는 영국 프리미어 리그의 iOS 및 Android 앱을 비롯하여 스포츠 팬들이 이들 없이는 살 수 없을 정도의 경험을 만들어냅니다. 고객이 당사를 평가하는 […]

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Thomson Reuters, Amazon SageMaker기반 자연어 처리 솔루션 개발 사례

이 게시물은 Thomson Reuters의 John Duprey와 Filippo Pompili가 공동 작성하였습니다. 본 게시물의 내용은 AWS의 공식적인 입장과 다를 수 있습니다. Thomson Reuters(TR)는 세계에서 가장 신뢰할 수 있는 답변 제공 업체 중 하나로, 전문가들이 자신 있게 의사 결정을 내리고 더 나은 비즈니스를 운영할 수 있도록 지원합니다. TR의 전문가 팀은 정보, 혁신, 신뢰할 수 있는 인사이트를 결합하여 복잡한 […]

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Kabbage, Amazon Textract 기반 PPP 대출 경험 개선 사례

중소기업용 현금 흐름 솔루션을 제공하는 데이터 및 기술 회사인 Kabbage의 데이터 사이언스 책임자 Anthony Sabelli의 게스트 게시물입니다. 이 글은 AWS의 공식적인 입장과 다를 수 있습니다. Kabbage는 중소기업용 현금 흐름 솔루션을 제공하는 데이터 및 기술 회사로서 고객에게 자동화를 통해 유연하게 대출 한도를 이용할 수 있도록 하는 서비스를 제공합니다. 중소기업은 실시간 비즈니스 데이터를 Kabbage에 연결하여 몇 분 […]

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