Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Artificial Intelligence

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 […]

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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 […]

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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 […]

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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 […]

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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 […]

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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 […]

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Amazon Forecast 서울 리전 출시

정확한 예측을 위해 기계 학습을 사용하는 완전관리형 서비스인 Amazon Forecast 를 이제 서울 리전에서 사용할 수 있습니다. Amazon Forecast는 아마존닷컴이 가지고 있는 기계 학습 경험을 토대로 인벤토리 계획, 에너지 수요 예측, 재무 계획, 인력 계획, 클라우드 인프라 사용량 예측 및 트래픽 예측을 포함한 다양한 사용 사례에 적용 할 수 있습니다. 이를 통해 개발자들이 기존 방법보다 최대 […]

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Amazon Personalize 서울 리전 출시

 Amazon Personalize는 기계 학습과 관련한 경험이 없는 개발자도 자신의 애플리케이션에 개인 맞춤 추천 항목을 생성할 수 있는 완전 관리형 인공 지능 API 서비스입니다. 오늘부터 서울 리전에서 사용하실 수 있습니다. 기계 학습은 맞춤형 제품 및 콘텐츠 추천, 맞춤형 검색 결과 및 타겟팅된 마케팅 프로모션 지원을 통해 고객 참여를 개선하는 데 더욱 많이 사용되고 있습니다. 하지만 이렇게 […]

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클라우드 기술의 5가지 주요 흐름 – 2019년 회고

이제 2019년도 하루 밖에 남지 않았네요! 매년 해왔던 블로그 회고 (2015년, 2016년, 2017년, 2018년)의 일환으로 이번에는 한해 동안 클라우드 기술의 흐름이 어떻게 변화했는지 살펴보고자 합니다. 제가 지난 5년간 AWS에서 일하면서, 올해 개인적으로 중요하다고 생각된 것들을 뽑아 보았는데, 혹시 내년에 여러분의 기술 자산을 채우기 위한 목표를 세운다면 어느 분야에 집중하면 좋을지 실마리가 되길 바랍니다. 1. 클라우드 […]

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Amazon Comprehend Medical, 온톨로지 링크 기능 추가

Amazon Comprehend는 기계 학습을 사용하여 비정형 텍스트에서 통찰력을 찾는 NLP(자연어 처리) 서비스입니다. 기계 학습에 대한 경험이 없어도 매우 사용하기 쉽습니다. 문서를 고유한 범주로 구성하기 위해 사용자 지정 문서 분류자를 생성하거나 특정 용어에 대해 텍스트를 분석하는 사용자 지정 개체 유형을 생성하는 등 특정 사용 사례에 맞게 Comprehend를 사용자 지정할 수 있습니다. 하지만 의료 용어는 매우 복잡하고 보건 분야에 […]

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