Category: Artificial Intelligence

오늘 잠재적인 장애를 감지하고 개발 오류를 추적할 수 있는 상태 모니터링 서비스인 Amazon Monitron을 발표하게 되어 기쁩니다. 이 서비스를 사용하면 예측형 유지 관리를 구현하고 계획되지 않은 다운타임을 줄일 수 있습니다. 실제로 저는 몇 달 전에 새 세탁기를 구매했습니다. 배송 기사님이 지하실에 세탁기를 설치하는 동안 우리는 요즘 이러한 제품들은 몇 년밖에 못 쓴다며 믿음이 안 간다는 […]

Amazon SageMaker Studio는 기계 학습 모델을 쉽게 빌드, 훈련, 디버깅, 배포 및 모니터링할 수 있게 해주는 기계 학습을 위한 웹 기반의 통합 개발 환경(IDE)입니다. Studio는 생산성을 높이는 동시에 실험에서 생산에 이르기까지 모델을 적용하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. 단일 통합 시각적 인터페이스에서 고객은 다음 작업을 수행할 수 있습니다. 작년 AWS re:Invent에서 출시 된 후, 꾸준한 […]

Amazon Alexa 팀은 대다수의 GPU 기반 기계 학습 추론 워크로드를 AWS Inferentia 기반의 Amazon Elastic Compute Cloud(EC2) Inf1 인스턴스로 마이그레이션했습니다. 그 결과 GPU 기반 인스턴스에 비해 Alexa 텍스트-음성 변환 워크로드의 전체 지연이 25% 단축되고 비용이 30% 절감되었습니다. 지연이 짧으면 Alexa 엔지니어가 보다 복잡한 알고리즘으로 혁신하고 Alexa의 전반적인 고객 경험을 개선할 수 있습니다. AWS는 클라우드에서 최저 […]

AWS DeepRacer는 강화 학습 기법을 통해 흥미를 가지고 기계 학습 공부를 시작할 수 있습니다. 클라우드 기반 3D 레이싱 시뮬레이터, 기계 학습 모델로 움직이는 자율 경주용 자동차 및 글로벌 레이싱 리그를 통해 많은 개발자들의 높은 관심을 받았습니다. 우리 나라에서도 예외가 아니어서, 2019년 AWS Summit 서울 리그 이후 많은 분들이 딥레이싱을 즐기고 있습니다. 오늘은 이번에 AWS Machine […]

AWS DeepComposer 는 개발자에게 음악을 통해 기계 학습 (ML)을 공부할 수 있는 창의적인 방법을 제공합니다. 지난 6 월에는 개발자가 AWS DeepComposer를 사용하여 독창적 인 작곡을 만들고 ML 기술을 선 보이기 위해 경쟁하는 월간 글로벌 대회인 지난 AWS DeepComposer Chartbusters를 시작했습니다. 세 번째 도전 과제인 The Sounds of Science 는 개발자에게 비디오 클립 용 배경 음악을 […]

Amazon EC2 팀은 지난 10여 년 동안 고객에게 GPU 장착 인스턴스를 제공해 왔습니다. 1세대 클러스터 GPU 인스턴스는 2010년 후반에 시작되었고, 그다음부터 G2(2013), P2(2016), P3(2017), G3(2017), P3dn(2018) 및 G4(2019) 인스턴스가 출시되었습니다. 각각 충분한 CPU 전력, 메모리 및 네트워크 대역폭과 함께 용량을 계속 늘릴 수 있는 GPU를 통합하므로 GPU를 최대한 활용할 수 있습니다. 새로운 EC2 P4 인스턴스 […]

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 […]

2017년에 AWS에서는 개발자가 애플리케이션에 음성-문자 변환 기능을 쉽게 추가할 수 있는 자동 음성 인식(ASR) 서비스인 Amazon Transcribe를 출시했습니다. 이후 지원 언어를 더 추가하여 전 세계 고객은 6개 언어에 대한 실시간 음성 인식을 포함하여 총 31개 언어로 오디오 녹음을 인식 및 텍스트 변환할 수 있게 되었습니다. Amazon Transcribe의 보편적인 용도는 고객 통화 내용을 인식하여 텍스트로 변환하는 […]

이 글은 Amazon Forecast를 사용하여 구축된 예측 모델을 개발하고 시각화하기 위한 MLOps (Machine Learning Operations) 파이프라인을 생성하는 방법을 안내합니다.  기계 학습(Machine Learning, ML) 워크로드는 확장이 필요하기 때문에 서로 다른 이해 관계자 간의 사일로를 없애고 비즈니스 가치를 파악하는 것이 중요합니다. MLOps 모델은 데이터 사이언스, 프로덕션 및 운영 팀이 자동화된 워크플로우 전반에 걸쳐서 원활하게 협력을 가능하게 하며, […]

Amazon Forecast (이하 Forecast)에서 CNN(Convolutional Neural Networks합성곱 )을 이용해 최대 30% 더 높은 정확도로 예측 모델을 최대 2배 더 빠르게 훈련할 수 있습니다. CNN 알고리즘은 신경망 기반 기계 학습 알고리즘의 하나이며, Amazon.com의 수요 예측 시스템에서 중요한 역할을 하고 있습니다. Amazon.com에서 매일 4억 개 이상의 제품에 대한 수요를 예측을 가능하게 합니다. Amazon.com이 CNN 모델을 사용하여 수요 […]