Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Artificial Intelligence

AWS 딥 러닝 컨테이너 서비스 출시 – 기계 학습 모델 학습용 최적화 이미지 제공

AWS는 일반 개발자들도 딥 러닝을 쉽게 배우고, 이를 통해 인공 지능 기반 애플리케이션 및 서비스를 만들 수 있는 다양한 서비스제공하고 있습니다. 대용량 데이터 세트를 수집하고, 딥러닝을 통해 기존 모델을 학습하거나, 새 모델을 구축하고 추론을 수행하는 방법을 알면 모든 준비가 완료된 것입니다. AWS 클라우드에서 더 빠르고 쉽게 학습 과정을 구축할 수 있기 때문입니다. Deep Learning Container […]

Read More

Amazon Transcribe, 한국어 음성 인식 기능 추가

Amazon Transcribe는 개발자가 음성을 텍스트로 변환하는 기능을 애플리케이션에 쉽게 추가할 수 있게 지원하는 자동 음성 인식(ASR) 서비스입니다. 기존에 지원되던 미국 영어, 영국 영어, 호주 영어, 미국 스페인어, 캐나다 프랑스어, 프랑스어, 이탈리아어 및 브라질 포르투갈어에 더해서 오늘 부터 새롭게 한국어와 독일어 지원이 시작됩니다. 2017년 11월 음성 합성 서비스인 Amazon Polly의 한국어 음성 지원, 그리고 지난해 11월 […]

Read More

AWS Step Functions을 이용한 Amazon SageMaker 모델 자동 배포 방법

Amazon SageMaker는 모델의 개발, 훈련 및 배포, 솔루션 구축 비용 절감 및 데이터 과학 팀의 생산성 개선을 위한 완전한 ML(기계 학습) 워크플로 서비스입니다. SageMaker에는 다수의 미리 정의된 알고리즘이 포함되어 있습니다. 모델 교육을 위한 훈련 이미지인 Docker 이미지와 REST 엔드포인트에 배포할 추론 모델을 제공하여 자체 알고리즘을 생성할 수도 있습니다. 기계 학습 서비스를 정식으로 구축할 때는 기계 […]

Read More

Amazon Translate 및 App Stream 2.0 서울 리전 출시

Amazon Translate는 합리적인 가격으로 고품질의 언어 번역을 빠르게 제공하는 신경망 기계 번역 서비스입니다. 신경망 기계 번역은 언어 번역 자동화의 한 형태로, 딥러닝 모델을 사용하여 기존 통계 및 규칙 기반 번역 알고리즘보다 더 정확한 번역을 제공합니다. 작년 11월 한국어 지원 발표와 더불어 이제 AWS 서울 리전 고객도 이 서비스를 사용함으로써 Amazon Translate을 사용할 때 지연 시간을 […]

Read More

Amazon Kinesis 비디오 스트림 및 Amazon SageMaker를 사용한 실시간 대규모 영상 분석

오늘은 Amazon Kinesis Video Streams Inference Template(KIT) for Amazon SageMaker의 기능에 대해 소개합니다. 이 기능은 고객이 Kinesis 비디오 스트림을 Amazon SageMaker 엔드포인트에 몇 분 만에 연결할 수 있습니다. 따라서 서비스를 통합하기 위해 다른 라이브러리를 사용하거나 맞춤형 소프트웨어를 작성하지 않고도 실시간 추론이 가능합니다. KIT는 Docker 컨테이너로 패키징된 Kinesis Video Client Library 소프트웨어와 필요한 모든 AWS 리소스의 […]

Read More

Amazon SageMaker IP Insights 알고리즘을 사용하여 의심스러운 IP 주소 탐지하기

오늘은 Amazon SageMaker를 위한 새로운 IP Insights 알고리즘에 대해 살펴보겠습니다. IP Insights는 IP 주소를 기반으로 비정상적인 동작과 사용 패턴을 탐지하는 비지도 학습 알고리즘입니다. 이 블로그 게시물에서는 IP 주소를 이용한 사기성 동작을 식별하는 데 있어서의 문제점을 소개하고 Amazon SageMaker IP Insights 알고리즘을 설명합니다. 또한, 실제 애플리케이션에 활용하는 방법을 제시하고 해당 알고리즘을 사용하여 얻어진 몇 가지 결과를 공유합니다. […]

Read More

Amazon SageMaker 모델 학습시 관련 지표에 대한 손쉬운 모니터링과 시각화

데이터 과학자와 개발자는 이제 Amazon SageMaker에서 기계 학습 모델을 학습하는 동안 계산된 지표를 쉽고 빠르게 액세스하고 모니터링하고 시각화할 수 있습니다. 여러분들은 Amazon SageMaker용 AWS 관리 콘솔 또는 Python SDK API를 사용하여 추적할 지표를 지정할 수 있습니다. 모델 학습이 시작되면 Amazon SageMaker는 손실 곡선 및 정확도 곡선과 같은 시계열 곡선을 시각화하기 위해 지정된 지표를 자동으로 실시간 […]

Read More

Amazon SageMaker 알아두어야 할 신규 기능: 워크 플로, 새로운 알고리즘 및 보안 규정 준수

지난 1년간 Amazon SageMaker는 다양한 고객사에서 금융 사기 행위를 찾고, 스포츠 플레이를 예측하고, 자동차 엔진 성능을 튜닝하는 등 다양한 인공 지능 서비스를 만들 수 있도록 하는 완전 관리형 기계 학습(ML)서비스입니다. 작년 re:Invent에서 SageMaker가 처음 선보인 이래 100개에 가까운 새로운 기능이 추가되었고 그중 대부분은 고객의 피드백을 기초로 한 것이었습니다. 이 글에서는 그 중에서도 꼭 알아두어야 할 […]

Read More

Amazon SageMaker 자동 모델 최적화를 위한 웜 스타트 구성하기

올해 초 개발자와 데이터 과학자가 기계 학습 모델을 학습시키고 최적화하는 데 소요되는 시간과 노력을 크게 줄일 수 있는 Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝을 발표했습니다. 오늘은  자동 하이퍼파라미터 최적화(Hyper Parameter  Optimization, HPO) 작업의 웜 스타트 구성을 하는 방법을 살펴보겠습니다.  웜 스타트 구성은 HPO 프로세스를 가속화하고 모델 최적화 비용을 절감해줍니다. 예를 들어 적은 예산으로 HPO 작업을 시작하고 […]

Read More

[AWS Heroes 특집] IT 교육 현장에서 AWS 인공 지능 및 Amazon Sumerian 활용기

이번 객원 저자는 AWS Machine Learning에 크게 기여해주신 Cyrus Wong 입니다. Cyrus 는 홍콩직업교육대학(Lee Wai Lee) 클라우드 혁신 센터의 데이터 과학자입니다. 9개의 모든 AWS Certification을 취득했으며, 오픈 소스 프로젝트, 블로그 포스트, 이벤트를 통해 다른 사람과 본인의 AWS에 대한 지식을 공유하고 있습니다. 제가 제작하고 있는 IVE에서는 매년 수천 명의 학생들에게 IT 교육을 제공하고 있으며, 교육 과정 […]

Read More