Category: Artificial Intelligence

Amazon CodeGuru를 사용하면 코드 검토를 자동화하고 코드 품질을 개선할 수 있으며, 4월에 발표된 새로운 요금 모델을 통해 리포지토리 크기에 따라 더 낮은 고정 월 요금으로 시작할 수 있습니다(최대 90% 저렴합니다). CodeGuru Reviewer는 AWS 관리 콘솔, AWS SDK, AWS CLI를 사용하여 Java 및 Python 애플리케이션에서 찾기 어려운 잠재적 결함과 버그를 감지할 수 있도록 지원합니다. 오늘 저는 […]

오늘 전 세계 소프트웨어의 백만 개의 버그를 수정하고 기술 부채를 1억 달러 이상 줄이기 위한 세계 최초의 글로벌 챌린지인 AWS BugBust를 출시합니다. 이전에 버그 배쉬(bug bash)에 참여한 경험이 있으실 것입니다. 제가 근무했던 많은 소프트웨어 회사(아마존 포함)에서는 신제품 또는 서비스를 출시하기 몇 주 전에 버그 배쉬 과정을 거칩니다. AWS BugBust는 버그 배쉬의 개념을 새로운 차원으로 끌어올립니다. […]

지난 몇 년 동안 기계 학습(ML)은 조직의 효율성을 높이고 혁신을 촉진하는 데 있어 그 가치가 입증되었습니다. 기계 학습이 성숙해지면서 실험에서 생산으로 자연스럽게 초점이 바뀌고 있습니다. 일관되고 신뢰할 수 있는 방식으로 모델 구축, 훈련, 배포 및 관리하려면 기계 학습 프로세스를 간소화, 표준화 및 자동화해야 합니다. 보안, 고가용성, 확장, 모니터링 및 자동화와 같은 오랜 IT 문제도 매우 […]

Amazon Redshift를 사용하면 SQL로 엑사바이트의 구조적 및 반구조화된 데이터를 데이터 웨어하우스, 운영 데이터베이스및 데이터 레이크 전반에서 쿼리하고 결합할 수 있습니다. 이제 AQUA (고급 쿼리 가속기) 를 일반적으로 사용할 수 있으므로 추가 비용 및 코드 변경 없이 쿼리 성능을 최대 10배까지 향상시킬 수 있습니다. 실제로 Amazon Redshift는 다른 클라우드 데이터 웨어하우스보다 최대 3배 향상된 가격 대비 […]

AWS re:Invent 2017에서 출시된 Amazon SageMaker는 이미 수만 명의 고객이 AWS에서 기계 학습(ML) 워크플로를 신속하게 구축하고 배포할 수 있도록 도와준 완전 관리형 서비스입니다. 고객이 비용 대비 ML 효과를 극대화할 수 있도록 Managed Spot Training, Multi-Model Endpoints, Amazon Elastic Inference 및 AWS Inferentia와 같은 일련의 비용 최적화 서비스 및 기능을 추가했습니다. 실제로 고객은 자체 관리형 Amazon […]

Amazon CodeGuru를 사용하면 기계 학습과 자동화된 추론을 통한 권장 사항으로 코드 검토를 자동화하고 코드 품질을 개선할 수 있습니다. CodeGuru Reviewer를 사용하여 찾기 어려운 잠재적 결함과 버그를 감지하고 CodeGuru Profiler를 사용하여 라이브 데이터를 기반으로 애플리케이션의 성능을 미세 조정할 수 있습니다. 2020년 6월부터 정식 버전으로 서비스를 사용할 수 있었습니다. 우리는 지난 몇 달간 많은 고객과 작업하면서 보안 […]

최근  기계 학습(Machine Learning, ML)을 사용하여 비즈니스 문제를 어떻게 해결하는 경우가 많아지고 있습니다. 기계 학습을 재미있게 학습 하는 방법이 바로 AWS DeepRacer를 활용하는 것입니다. AWS DeepRacer는 강화 학습 (Reinforcement Learning, RL) 학습에 도움이되는 서비스로서 2018 년부터 시작 되었습니다. 강화 학습은 다른 ML 방법과는 매우 다른 학습 모델 접근 방식을 사용하는 고급 ML 기술입니다. 기본적으로 레이블이 […]

오늘 Amazon Lex 팀은 대화형 경험을 더욱 손쉽게 구축, 배포, 관리할 수 있는 새로운 콘솔 환경을 릴리스했습니다. 새로운 콘솔 환경에는 지속적 스트리밍 기능을 포함한 새로운 V2 API도 도입됩니다. 이번 개선 사항을 통해 새로운 타겟과 연결하고, 더욱 자연스럽게 대화를 이어가고, 개발과 이터레이션 속도를 높일 수 있습니다. 새로운 Lex 콘솔과 V2 API를 사용하면 세 가지 주요 혜택을 […]

오늘 Amazon SageMaker Debugger가 기계 학습 모델을 프로파일링하여 하드웨어 리소스 사용으로 인한 훈련 문제를 훨씬 쉽게 식별하고 수정할 수 있음을 발표하게 되어 매우 기쁩니다. 다양한 비즈니스 문제에 대해 인상적인 성능을 발휘하고 있지만 기계 학습(ML)은 여전히 신비한 주제입니다. 이를 바로 잡는 것은 과학, 장인 정신(일부는 마법사라고 말할 것입니다), 때로는 행운의 연금술입니다. 특히 모델 훈련은 데이터 세트의 […]

오늘 Amazon SageMaker가 수백 또는 수천 기가바이트의 데이터 세트에 대한 모델을 더 쉽게 훈련할 수 있는 새로운 데이터 병렬 처리 라이브러리를 지원한다는 것을 발표하게 되어 기쁩니다. 데이터 세트와 모델이 점점 커지고 정교해짐에 따라 대규모 분산 훈련 작업을 수행하는 기계 학습(ML) 실무자는 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) p3 및 p4 인스턴스와 같은 강력한 인스턴스를 사용하는 경우에도 […]