Category: Artificial Intelligence

올해 초 개발자와 데이터 과학자가 기계 학습 모델을 학습시키고 최적화하는 데 소요되는 시간과 노력을 크게 줄일 수 있는 Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝을 발표했습니다. 오늘은  자동 하이퍼파라미터 최적화(Hyper Parameter  Optimization, HPO) 작업의 웜 스타트 구성을 하는 방법을 살펴보겠습니다.  웜 스타트 구성은 HPO 프로세스를 가속화하고 모델 최적화 비용을 절감해줍니다. 예를 들어 적은 예산으로 HPO 작업을 시작하고 […]

이번 객원 저자는 AWS Machine Learning에 크게 기여해주신 Cyrus Wong 입니다. Cyrus 는 홍콩직업교육대학(Lee Wai Lee) 클라우드 혁신 센터의 데이터 과학자입니다. 9개의 모든 AWS Certification을 취득했으며, 오픈 소스 프로젝트, 블로그 포스트, 이벤트를 통해 다른 사람과 본인의 AWS에 대한 지식을 공유하고 있습니다. 제가 제작하고 있는 IVE에서는 매년 수천 명의 학생들에게 IT 교육을 제공하고 있으며, 교육 과정 […]

최근 인공 지능과 딥러닝이 발전한 이유 중 하나로 GPU(그래픽 처리 장치)의 환상적인 컴퓨팅 성능을 꼽을 수 있습니다. 약 10년 전 연구자들은 기계 학습과 고성능 컴퓨팅에 대규모 하드웨어 병렬 처리를 활용하는 방법을 찾아냈습니다. 관심 있는 분들은 2009년 스탠포드 대학이 발표한 논문(PDF)을 살펴보시기 바랍니다. 현재 GPU는 개발자와 데이터 과학자들이 의료 영상 분석이나 자율 주행을 구현하기 위해 복잡한 […]

기계 학습이 제공하는 다양한 작업 주제 중에서 가장 흥미로운 주제는 개인화와 추천일 것입니다. 언뜻 보기에는 사용자가 좋아할 것 같은 항목을 연결하는 간단한 문제처럼 느껴집니다. 그러나 효율적인 추천 시스템을 개발하는 작업은 그리 쉽지 않습니다. 심지어 Netflix에서는 몇 년 전에 영화 추천 대회를 열면서 백만달러(한화 11억3천만원)에 달하는 상금을 걸었습니다! 실제로 실시간 개인화를 구축하고 최적화하고 배포하려면 분석, 응용 […]

지난 몇 년간 기계 학습(Machine Learning)은 많은 관심을 받아왔으며, 의료 영상 분석부터 무인 주행 트럭까지 ML 모델을 통해 할 수 있는 복잡한 작업의 목록은 꾸준히 증가하고 있습니다. 이러한 최근 기계학습 기술은 어떤 방법이 있을까요? 간단히 말해 다음과 같은 3가지 방법으로 모델을 훈련할 수 있습니다. 지도 학습(Supervised Learning): 레이블이 지정된 데이터 세트(샘플 및 답변이 포함된 데이터 […]

1959년, Arthur Samuel은 기계 학습을 “명시적으로 프로그래밍하지 않으면서도 컴퓨터에 학습할 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야”로 정의했습니다. 하지만, 만능 솔루션은 없습니다. 이러한 학습 프로세스에는 알고리즘(“학습 방법”)과 학습 데이터 세트(“학습 방법”)가 필요합니다. 오늘날 대부분의 기계 학습 작업에는 지도 학습(supervised learning)이라는 기법이 사용됩니다. 레이블이 지정된 데이터 세트에서 패턴 또는 동작을 학습하는 알고리즘이죠. 레이블이 지정된 데이터 세트에는 데이터 […]

대개 병원에서 의사들이 하는 인체 해부학, 외과 시술, 약물의 명칭이나 그 약어 등 복잡한 의학 용어가 나오면 이해하기가 쉽지 않습니다.  따라서, Amazon Comprehend의 의료 서비스 고객용 확장판인 Amazon Comprehend Medical는 이러한 의학 용어를 이해하는데 큰 도움을 줄 것으로 생각합니다. 우선 Amazon Comprehend는 지난 해 AWS re:Invent에서 출시되었습니다. 이 자연어 처리 서비스는 언어 감지, 엔터티 분류, […]

만약 여러분이 미래를 볼 수 있는 예지력을 가지고 있다면 이는 엄청난 초능력입니다. AWS가 여러분께 이런 초능력을 줄 수는 없지만, 기계 학습을 사용하여 시계열을 몇 단계 앞서 예측하는 기능은 제공할 수 있습니다. 시계열 예측(Time-series prediction)은 주간 매출, 일일 재고 수준 또는 시간당 웹 사이트 트래픽 같은 시간 종속적 데이터의 미래 값을 예측하기 위해 사용합니다. 기업에서는 단순한 […]

최근 인공지능 관련 기술이 각광을 받음에 따라, 엔터프라이즈 기업의 혁신 아젠다로 AI/ML 도입과 활용은 빼 놓지 않고 등장하고 있습니다. 지난 15일 한화생명 드림플러스 이벤트홀에서 진행된 ‘AWS TechForum: 엔터프라이즈를 위한 머신러닝’ 행사에서는 ‘머신러닝 활용에 대한 엔터프라이즈의 고민과 베스트 프랙티스’라는 제목으로 패널 토의를 진행하였습니다. AWS 코리아 김선수 사업 개발 매니저(이하 김)의 사회로 LG CNS 클라우드 사업담당 정우진 […]

AWS의 역사를 되돌아보면서 클라우드의 본질인 동적 방식과 온디맨드 특성을 확실하게 반영한 기능은 바로 2006년의 Amazon EC2 출시와 2009년 CloudWatch Metrics, Auto Scaling 및 Elastic Load Balancing의 두 가지를 떠올릴 수 있습니다. EC2는 컴퓨팅에 대한 가상 액세스를 제공했으며 두 번째는 이러한 액세스 기능을 사용하여 변화하는 수요에 신속하게 응답할 수 있게 해 주었습니다. 이 외에도 지금까지 다양한 […]