Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Artificial Intelligence

Amazon SageMaker의 MXNet 추론 컨테이너를 활용한 KoGPT2 모델 배포하기

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 […]

PyTorch용 오픈 소스 모델 서버 TorchServe 출시

PyTorch는 딥 러닝을 위한 가장 인기 있는 오픈 소스 라이브러리 중 하나입니다. 개발자와 연구자들은 모델 개발 및 학습에서 특히 PyTorch가 제공하는 유연성을 즐깁니다. 하지만, 프로덕션 환경에서 모델의 배포 및 관리는 맞춤형 예측 API를 개발하고 이를 확장하며 보안을 제공하는 것과 같은 기계 학습 프로세스의 가장 까다로운 부분이기도 합니다. 모델 배포 프로세스를 간소화하기 위한 한 가지 방법은 […]

AWS DeepComposer 정식 출시 – 기계학습 기반 연주 서비스

기계 학습을 시작하기 위한 창의적인 도구인 AWS DeepComposer가 AWS re:Invent 2019에서 평가판으로 출시되었습니다. 오늘 DeepComposer가 모든 AWS 고객에게 제공되고, 새로운 기능을 포함하여 확장되었음을 알려드립니다. AWS DeepComposer 기본 안내 AWS DeepComposer를 한 번도 사용해보지 않은 분을 위해 시작하는 방법을 알려드립니다. AWS DeepComposer 콘솔에 로그인합니다. 서비스와 서비스에서 제너레이티브 AI를 사용하는 방법에 대해 알아보십시오. 콘솔의 가상 키보드나 실제 […]

AWS Innovate 2020 온라인 컨퍼런스 – 인공지능 및 기계학습 특집 다시 보기

지난 2월에 열린 AWS INNOVATE 온라인 컨퍼런스 – AI & ML 특집에서는 기조 연설 및 다양한 강연을 통해 AI 및 기계 학습에 대한 최신 정보가 소개 됐습니다. 그리고 AWS 고객이 의료 서비스의 품질을 개선하고, 범죄 사건을 수사하며, 더욱 효율적인 고객 서비스를 제공하는 등의 다양한 용도로 기계 학습을 사용하는 방법이 소개됐습니다. AWS에서 제공하는 폭넓은 심층 기계 […]

Amazon API Gateway 매핑 템플릿과 Amazon SageMaker를 통한 기계 학습 기반 REST API 생성하기

AWS 고객들은 완전 관리형 기계 학습 서비스인 Amazon SageMaker를 사용하여 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포 할 수 있습니다. 이를 통해 개인화 된 제품 추천을 하거나, 사용자에 따른 선호 사항을 자동으로 제공하는 애플리케이션을 통해 고객의 경험을 높일 수 있습니다. 그런데, 이런 애플리케이션을 구축 할 때 아키텍처의 주요 고려 사항 중 하나는 사용자 단말기나 웹브라우저에서 실행되는 […]

AWS, Gartner의 Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services 리더 선정

저는 지난 주 대규모 AWS 고객의 경영진들 앞에서 발표하고 Amazon 문화의 여러 측면을 그들과 공유할 수 있는 기회를 가졌습니다. 아마존 리더십 원칙과 거꾸로 일하기(Working Backward) 업무 모델에 대해서도 이야기했습니다. 고객들은 저에게 향후 5년이나 10년 내에 업계가 어떤 모습이 될 것인지에 관해 질문했습니다. AWS는 제품 로드맵의 약 90%가 고객의 요청에 따라 움직이기 때문에 이 질문에 대답하기란 […]

Amazon Transcribe – 개인 식별 정보 자동 교정 기능 출시 (서울 리전 포함)

AWS re:Invent 2017에서 출시된 Amazon Transcribe는 AWS 고객이 애플리케이션에 음성-문자 변환 기능을 쉽게 추가할 수 있는 ASR(자동 음성 인식) 서비스입니다. 블로그 작성 시점에 Transcribe는 31개 언어를 지원했으며, 이중 6개는 실시간으로 음성 인식이 가능합니다. Transcribe가 많이 사용되는 사용 사례는 감정 분석과 같은 다운스트림 분석 및 자연어 처리를 위해 데이터 세트를 구축하려는 경우 고객 문의(콜센터, 텔레마케팅 등)의 […]

마켓컬리, AWS 기반 신선 식품 샛별 배송 서비스 구현 사례

마켓컬리는 신선식품을 이른 아침에 고객에게 전달하는 샛별 배송을 통해 한국에서 엄청난 성공을 거두고 있는 스타트업입니다. ■ 샛별 배송 서비스란? 마켓컬리의 배송 담당 기사의 업무는 저녁 8시에 시작됩니다. 이들은  출근을 하자마자 당일 배송해야 할 해당 권역의 상품을 싣습니다. 배송 관리 시스템은 마켓컬리가 고객과 약속하고 있는 ‘아침 7시까지 배송 완료’ 정책을 지킬 수 있도록 서울과 수도권 지역 […]

Amazon Comprehend 서울 리전 출시

Amazon Comprehend는 기계 학습을 사용하여 텍스트 안에 있는 통찰력과 관계를 찾아내는 자연어 처리(NLP) 서비스로서 작년 11월 한국어 지원에 이어 오늘부터 서울 리전을 포함해서 도쿄 및 뭄바이 리전에서 사용 가능합니다. Amazon Comprehend를 사용하면 별도의 NLP 모델을 구축하고 실행하는 데 필요한 기술 구현이나 개발 단계가 필요 없이 손쉽게 애플리케이션에 텍스트 분석을 쉽게 추가 할 수 있습니다. 본 […]

Amazon re:MARS 2020에 초대합니다! ?

시간은 정말 쏜살같이 흐릅니다. 벌써 Amazon re:MARS 2020이 얼마 남지 않았습니다! Amazon re:MARS는 Jeff Bezos가 직접 진행하는 기계 학습(Machine Learning), 자동화(Automation)와 음성 지원, 로보틱스(Robotics), 우주 기술(Spaces) 관련 Amazon 기술 공유 행사입니다. 본 행사는 오는 6월 16일부터 19일까지 라스베이거스에서 개최됩니다. 올해에는 완전히 새로워진 Amazon re:MARS Developer Day를 통해 엔지니어와 개발자 여러분이 Amazon 제품 팀과 소통할 기회를 […]