Category: Apache MXNet on AWS

Amazon Web Services(AWS)는 2006년 이래로 수백만 개의 고객사가 IT 워크로드를 구축하고 관리하는 작업을 도왔습니다. 스타트업에서 대기업, 공공 기관에 이르기까지 모든 규모의 기관이 AWS 클라우드 컴퓨팅 서비스에서 지금까지 경험해보지 못한 수준의 보안, 회복성, 확장성을 얻고 있습니다. 이들은 나날이 실험, 혁신, 프로덕션 배포에 소요되는 시간을 단축하고, 그 어느 때보다도 큰 비용을 절감하고 있습니다. 이에 따라 비즈니스 기회를 […]

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 […]

기계 학습 기반 자연어 처리를 위한 다양한 학습 모델이 나오고 있는 가운데, 다국어로 학습된 BERT의 한국어 성능 한계를 극복하기 위해 SK텔레콤의 T-Brain에서는 KoBERT라는 한국형 사전 훈련 모델을 개발하였습니다. 위키피디아나 뉴스 등에서 수집한 수백만 개의 한국어 문장으로 이루어진 대규모 말뭉치(corpus)를 기반으로 학습하였으며, 한국어의 불규칙한 언어 변화의 특성을 반영하기 위해 데이터 기반 토큰화(Tokenization) 기법을 적용하여 Apache MXNet을 […]

지난주 도쿄에서 열린 AWS 서밋에서 Amazon SageMaker대한 다양한 신규 기능을 발표하였습니다. SageMaker를 아시아 태평양(도쿄) 리전에서 사용할 수 있고 이제 CloudFormation을 지원합니다. MXNet 및 Tensorflow에 더해 새로운 Machine Learning 프레임워크인 Chainer가 SageMaker Python SDK로 제공됩니다. 마지막으로, AWS Greengrass Machine Learning에서는 Chainer 모델을 다수의 디바이스에서 실행할 수 있습니다. 좀 더 자세하게 알아보겠습니다. SageMaker Chainer 지원 Chainer는 유명하고 […]

Apache MXNet 딥 러닝 엔진의 마일스톤 1.0 릴리스를 발표하고, MXNet을 위한 새로운 모델 지원 기능을 소개했습니다. MXNet의 신규 기능은 사용자에게 다음과 같은 이점을 제공합니다. 1) MXNet의 사용 편리성 향상: MXNet용 모델 서버는 AWS에서 소개한 새로운 기능으로, 단 몇 줄의 코드로 몇 초 만에 딥 러닝 모델을 패키징하고 실행 및 제공하므로 API 엔드포인트를 통해 인터넷으로 액세스할 […]

AWS와 Microsoft는 선택한 딥 러닝 프레임워크에 상관 없이 모든 개발자를 지원할 수 있도록 기계 학습 기술의 속도, 유연성 및 액세스 가능성 개선에 초점을 둔 Gluon이라는 새로운 표준 인터페이스를 발표했습니다. 이 협업을 통해 거둔 첫 번째 성과는 Apache MXNet의 오픈 소스 라이브러리인 새로운 Gluon 인터페이스로, 초보 개발자라도 딥 러닝 모델의 프로토타입을 제작하고, 딥 러닝 모델을 빌드하고 학습시킬 […]

오늘 AWS와 Microsoft는 새로운 오픈 소스 딥러닝 학습 인터페이스인 Gluon을 발표했습니다. Gluon은 개발자가 높은 성능을 유지히면서도, 쉽고 빠르게 기계 학습 모델을 만들  수 있습니다. Gluon은 사전 구축한 최적화 된 신경망 구성 요소 모음을 사용하여, 기계 학습 모델을 정의하기 위한 명확하고 간결한 API를 제공합니다. 기계 학습 모델을 정의하고 조정할 수 있기 때문에 처음 사용하는 개발자는 본 […]