Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Artificial Intelligence

AWS DeepLens 2019 최신 장치 구매 및 신규 자습서 실행하기

AWS DeepLens 는 딥 러닝 기술을 확장하도록 설계된 완전히 프로그래밍 가능한 비디오카메라, 자습서, 코드 및 사전 교육된 모델을 통해 말 그대로 개발자들이 직접 인공 지능 모델을 개선해 볼 수 있습니다. 2019년 최신 버전을 6개 국가(미국, 영국, 독일, 프랑스, 스페인, 이탈리아 및 캐나다)에서 구매할 수 있으며, 일본의 경우 사전 주문을 받습니다. 2019 최신 버전은 이전 보다 […]

Amazon Personalize – 실시간 개인 맞춤 추천 API 서비스 정식 출시

실시간 개인 맞춤 추천 서비스인 Amazon Personalize를 정식 출시합니다. AWS re:Invent 2018에서 미리보기로  발표된 Amazon Personalize는 기계 학습과 관련한 경험이 없는 개발자도 자신의 애플리케이션에 개인 맞춤 추천 항목을 생성할 수 있는 완전 관리형 API 서비스입니다. 만약 동영상 서비스라면, 애플리케이션 내에서 적시에 제공되어야 하는 추천 영상이든, 꼭 필요한 순간 알림 이메일이든, 사용자의 데이터에 따라 제공되는 개인화 […]

GPU 딥러닝 모델 학습을 위한 Amazon EC2 스팟 인스턴스 활용법

여러분이 데이터 세트를 수집하고, 심층 신경망 아키텍처를 설계하고, 학습 루틴 코드를 작성을 완료 하셨다면 지금부터는 강력한 GPU 인스턴스를 사용해 여러 epoch에 걸쳐 대규모 데이터 세트를 이용한 학습을 실행할 차례입니다. 여러분은 이미 NVIDIA Tesla V100 GPU에 기반한 Amazon EC2 P3 인스턴스가 컴퓨팅 집약적인 딥러닝 학습 작업에 적합하다는 사실을 알고 있지만 예산이 빠듯한 관계로 가능한한 학습 비용은 낮추고 […]

AWS DeepRacer League 온라인 가상 리그전 공개!

AWS DeepRacer는 온보드 하드웨어 및 소프트웨어가 탑재된 1/18 비율의 소형 레이싱카입니다. 지난해 re:Invent 2018부터 시작해 AWS Global Summits에서 DeepRacer League를 통해 직접 경험할 기회가 제공되고 있습니다. 본 리그전에서는 강화 학습을 사용한 모델을 학습하여, 실제 트랙에서 이를 주행할 수 있습니다. 매 서밋에서 가장 빠른 경주용 자동차와 랩 타임이 리더보드에 게시됩니다. 지난 서울 서밋의 딥레이서 리그 기록 […]

Amazon SageMaker Factorization Machines 알고리즘을 확장하여 추천 시스템 구현하기

Amazon SageMaker는 기계 학습 워크로드와 관련한 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 데 필요한 유연성을 제공합니다. 내장된 알고리즘은 빠르게 시작하는 데 도움이 됩니다.  이 블로그 게시물에서는 내장된 Factorization Machines 알고리즘을 확장하여 상위 x개의 권장 사항을 예측하는 방법을 설명합니다.이 접근 방식은 정해진 수의 사용자 권장 사항을 배치 형식으로 생성하려고 할 때 이상적입니다. 예를 들어, 이 접근 방식을 사용하여 […]

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 […]

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 […]

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, […]

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 […]

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 […]