Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Artificial Intelligence

Amazon SageMaker JumpStart로 사전 구축된 모델과 기계 학습 솔루션 액세스 단순화

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 […]

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Amazon CodeGuru의 새로운 기능 – Python 지원, 보안 감지기, 메모리 프로파일링

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 […]

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re:Invent 2020 라이브 블로그: 기계 학습 기조 연설

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 […]

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Amazon DevOps Guru – ML 기반 애플리케이션 오류 및 수정 사항 예측 서비스

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 […]

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Amazon Lookout for Vision – 새로운 ML 서비스로 제조 결함 감지 간소화 (서울 리전 포함)

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 […]

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새로운 기능 -Amazon Lookout for Equipment, 센서 데이터를 분석하여 장비 고장 감지 (서울 리전 포함)

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 […]

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AWS Panorama Appliance: 컴퓨터 비전 애플리케이션을 엣지에 도입

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 […]

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Amazon Monitron, 예측 유지 관리를 가능하게 하는 간단하고 비용 효율적인 서비스

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 […]

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Amazon SageMaker Studio, 서울 리전 출시

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 […]

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Amazon Alexa, 비용 효율적인 EC2 Inf1 인스턴스 기반 추론 작업 전환 사례

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 […]

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