Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Artificial Intelligence

Amplify Console, Amazon Transcribe 및 AWS Global Accelerator 서울 리전 출시

지난 4월에 다양한  AWS 서비스를 서울 리전에 출시하였습니다. 4월 9일 Amplify Console은, 19일 Amazon Transcribe 그리고 24일 AWS Global Accelerator  등이 서울 리전 고객에게 선보였습니다. 이 글에서 각 서비스에 대해 간략하게 소개해 드리고자합니다. Amplify Console 서울 리전 출시 Amplify Console은 풀 스택 서버리스 웹 애플리케이션을 위한 완전관리형 호스팅 서비스입니다. Git 기반 워크플로를 통해 GraphQL 또는 […]

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Amazon SageMaker Ground Truth의 최근 신규 기능 모음

AWS re:Invent 2018에서 출시된 Amazon SageMaker Ground Truth는 Amazon SageMaker의 기능으로, 이 기능을 통해 고객은 기계 학습 시스템을 학습시키는 데 필요한 데이터 세트에 효율적이고 정확하게 레이블을 지정할 수 있습니다. Ground Truth에 대한 간단한 소개 Amazon SageMaker Ground Truth를 사용하면 기계 학습을 위해 매우 정확한 학습 데이터 세트를 빠르게 구축할 수 있습니다. SageMaker Ground Truth를 사용하면 […]

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Edge기반 기계 학습: AWS IoT Greengrass를 활용한 이미지 분류 모델 훈련 (Part 2)

이 블로그 게시물의 1부에서는 재활용 시설의 분류기가 네 가지 음료 용기를 식별할 수 있도록 해 주는 이미지 분류 모델을 생성했고, 이 모델을 AWS IoT Greengrass Image Classification Connector를 사용하여 AWS IoT Greengrass 코어 디바이스에 배포하는 것을 구현했습니다. 지난 re:Invent 2018에서 발표된 AWS IoT Greengrass 커넥터를 사용하면 코드를 작성하지 않고 IoT Greengrass 코어 디바이스를 타사 애플리케이션, […]

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Edge기반 기계 학습: AWS IoT Greengrass를 활용한 이미지 분류 모델 훈련 (Part 1)

지난 re:Invent 2018에서 소개된 AWS IoT Greengrass Image Classification connector를 통해 엣지에서 AWS IoT Greengrass를 활용한 이미지 분류가 훨씬 쉬워졌습니다. AWS IoT Greengrass는 로컬 디바이스에 상주하는 소프트웨어이므로 소스(예: 센서 등)에 가까운 위치에서 데이터를 분석할 수 있으며, AWS IoT Greengrass connector를 사용하면 코드를 작성하지 않고 AWS IoT Greengrass 코어 디바이스를 타사 애플리케이션, 온프레미스 소프트웨어 및 AWS […]

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AWS 딥 러닝 컨테이너 서비스 출시 – 기계 학습 모델 학습용 최적화 이미지 제공

AWS는 일반 개발자들도 딥 러닝을 쉽게 배우고, 이를 통해 인공 지능 기반 애플리케이션 및 서비스를 만들 수 있는 다양한 서비스제공하고 있습니다. 대용량 데이터 세트를 수집하고, 딥러닝을 통해 기존 모델을 학습하거나, 새 모델을 구축하고 추론을 수행하는 방법을 알면 모든 준비가 완료된 것입니다. AWS 클라우드에서 더 빠르고 쉽게 학습 과정을 구축할 수 있기 때문입니다. Deep Learning Container […]

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Amazon Transcribe, 한국어 음성 인식 기능 추가

Amazon Transcribe는 개발자가 음성을 텍스트로 변환하는 기능을 애플리케이션에 쉽게 추가할 수 있게 지원하는 자동 음성 인식(ASR) 서비스입니다. 기존에 지원되던 미국 영어, 영국 영어, 호주 영어, 미국 스페인어, 캐나다 프랑스어, 프랑스어, 이탈리아어 및 브라질 포르투갈어에 더해서 오늘 부터 새롭게 한국어와 독일어 지원이 시작됩니다. 2017년 11월 음성 합성 서비스인 Amazon Polly의 한국어 음성 지원, 그리고 지난해 11월 […]

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AWS Step Functions을 이용한 Amazon SageMaker 모델 자동 배포 방법

Amazon SageMaker는 모델의 개발, 훈련 및 배포, 솔루션 구축 비용 절감 및 데이터 과학 팀의 생산성 개선을 위한 완전한 ML(기계 학습) 워크플로 서비스입니다. SageMaker에는 다수의 미리 정의된 알고리즘이 포함되어 있습니다. 모델 교육을 위한 훈련 이미지인 Docker 이미지와 REST 엔드포인트에 배포할 추론 모델을 제공하여 자체 알고리즘을 생성할 수도 있습니다. 기계 학습 서비스를 정식으로 구축할 때는 기계 […]

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Amazon Translate 및 App Stream 2.0 서울 리전 출시

Amazon Translate는 합리적인 가격으로 고품질의 언어 번역을 빠르게 제공하는 신경망 기계 번역 서비스입니다. 신경망 기계 번역은 언어 번역 자동화의 한 형태로, 딥러닝 모델을 사용하여 기존 통계 및 규칙 기반 번역 알고리즘보다 더 정확한 번역을 제공합니다. 작년 11월 한국어 지원 발표와 더불어 이제 AWS 서울 리전 고객도 이 서비스를 사용함으로써 Amazon Translate을 사용할 때 지연 시간을 […]

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Amazon Kinesis 비디오 스트림 및 Amazon SageMaker를 사용한 실시간 대규모 영상 분석

오늘은 Amazon Kinesis Video Streams Inference Template(KIT) for Amazon SageMaker의 기능에 대해 소개합니다. 이 기능은 고객이 Kinesis 비디오 스트림을 Amazon SageMaker 엔드포인트에 몇 분 만에 연결할 수 있습니다. 따라서 서비스를 통합하기 위해 다른 라이브러리를 사용하거나 맞춤형 소프트웨어를 작성하지 않고도 실시간 추론이 가능합니다. KIT는 Docker 컨테이너로 패키징된 Kinesis Video Client Library 소프트웨어와 필요한 모든 AWS 리소스의 […]

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Amazon SageMaker IP Insights 알고리즘을 사용하여 의심스러운 IP 주소 탐지하기

오늘은 Amazon SageMaker를 위한 새로운 IP Insights 알고리즘에 대해 살펴보겠습니다. IP Insights는 IP 주소를 기반으로 비정상적인 동작과 사용 패턴을 탐지하는 비지도 학습 알고리즘입니다. 이 블로그 게시물에서는 IP 주소를 이용한 사기성 동작을 식별하는 데 있어서의 문제점을 소개하고 Amazon SageMaker IP Insights 알고리즘을 설명합니다. 또한, 실제 애플리케이션에 활용하는 방법을 제시하고 해당 알고리즘을 사용하여 얻어진 몇 가지 결과를 공유합니다. […]

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