Category: Artificial Intelligence

오늘 Amazon SageMaker JumpStart 출시 소식을 발표할 수 있게 되어 무척 기쁩니다. 이는 Amazon SageMaker의 한 기능으로, 클릭 한 번으로 인기 모델 컬렉션(“모델 동물원”으로도 알려진)과 공통적인 사용 사례를 해결하는 전체적 솔루션에 액세스하여 기계 학습 워크플로를 가속화할 수 있습니다. 최근 몇 년 동안, 기계 학습(ML)은 업무 프로세스를 개선하고 자동화하는 데 중요한 기술이라는 것이 입증되었습니다. 실제로 과거 […]

Amazon CodeGuru는 코드 품질을 개선하는 데 도움이 되는 개발자 도구이며 크게 다음 두 가지 구성 요소로 구성됩니다. CodeGuru Reviewer는 프로그램 분석과 기계 학습을 이용해서 코드 내에서 발견하기 어려운 잠재적 오류를 찾아내고 추천하는 개선 방법을 제공합니다. CodeGuru Profiler는 라이브 애플리케이션에서 런타임 성능 데이터를 수집하고, 시각화 및 권고 사항을 통해 애플리케이션 성능을 세밀하게 조정하도록 돕습니다. 오늘은 새로운 […]

AWS 최고 에반젤리스트 Jeff Barr 및 개발자 애드보케이트 Martin Beeby, Steve Roberts가 진행하는 라이브 블로그 최초의 기계 학습 기조 연설을 확인해보세요. Amazon ML/AI 부문 부사장인 Swami Sivasubramanian이 AWS 기계 학습의 최신 개발 및 출시 정보, 새로운 기술 데모 및 고객의 통찰력을 공유합니다. 2020년 12월 8일(화요일) 오전 7시 45분부터 10시(PST)부터 함께 참여해주세요! 라이브 블로그는 영문 블로그 […]

오늘, 개발자 및 운영자가 운영 문제를 자동으로 감지하고 수정 사항을 추천하여 애플리케이션 가용성을 쉽게 개선할 수 있는 완전 관리형 운영 서비스인 Amazon DevOps Guru를 발표합니다. DevOps Guru는 Amazon.com 및 Amazon Web Services(AWS)에서 수년간 우수한 운영을 통해 얻은 정보를 기반으로 하는 기계 학습을 적용하여 애플리케이션 지표, 로그, 이벤트 등의 데이터를 자동으로 수집하고 분석함으로써 정상적인 운영 패턴에서 […]

오늘, 저는 산업 환경에서 고객이 생산 단위 및 장비의 외관 결함을 쉽고 비용 효율적으로 감지할 수 있도록 지원하는 새로운 기계 학습 (ML) 서비스인 Amazon Lookout for Vision을 발표하게 되어 기쁩니다. 이 이미지에서 결함이 있는 회로 기판을 찾을 수 있습니까? 회로 기판에 익숙하다면 해낼 수도 있겠지만, 저의 경우에는 오류를 찾아내는 데 상당한 시간이 걸렸습니다. 인간은 제대로 […]

산업 장비를 운영하는 기업은 운영 효율성을 개선하고 구성 요소 고장으로 인한 예기치 않은 가동 중지 시간을 방지하기 위해 끊임없이 노력합니다. 그들은 수년간 물리적 센서 (태그), 데이터 연결, 데이터 스토리지 및 대시보드 구축에 많이 반복적으로 투자하여 장비의 상태를 모니터링하고 실시간 알림을 받습니다. 기본 데이터 분석 방법은 단일 변수 임계값 및 물리 기반 모델링 접근법으로, 이러한 방법은 […]

오늘 AWS re:Invent에서 AWS Panorama Appliance preview를 공개했습니다. 또한 AWS Panorama SDK도 곧 제공될 예정이라고 발표했습니다. AWS Panorama Appliance와 AWS Panorama SDK로 조직은 온프레미스 카메라에 컴퓨터 비전을 도입하고 뛰어난 정확도와 짧은 지연 시간의 자동화된 예측을 수행할 수 있습니다. 지난 수십 년간 컴퓨터 비전은 학자들이 논의하는 주제에서 전 세계 기업에서 사용하는 도구로 발전했습니다. 클라우드는 이러한 성장에서 […]

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 […]