Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Artificial Intelligence

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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AWS DeepRacer Hero 인터뷰 — 당근마켓 유정열님

AWS DeepRacer는 강화 학습 기법을 통해 흥미를 가지고 기계 학습 공부를 시작할 수 있습니다. 클라우드 기반 3D 레이싱 시뮬레이터, 기계 학습 모델로 움직이는 자율 경주용 자동차 및 글로벌 레이싱 리그를 통해 많은 개발자들의 높은 관심을 받았습니다. 우리 나라에서도 예외가 아니어서, 2019년 AWS Summit 서울 리그 이후 많은 분들이 딥레이싱을 즐기고 있습니다. 오늘은 이번에 AWS Machine […]

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AWS DeepComposer Challenge 우승자 인터뷰 – 메가존 클라우드 이성인님

AWS DeepComposer 는 개발자에게 음악을 통해 기계 학습 (ML)을 공부할 수 있는 창의적인 방법을 제공합니다. 지난 6 월에는 개발자가 AWS DeepComposer를 사용하여 독창적 인 작곡을 만들고 ML 기술을 선 보이기 위해 경쟁하는 월간 글로벌 대회인 지난 AWS DeepComposer Chartbusters를 시작했습니다. 세 번째 도전 과제인 The Sounds of Science 는 개발자에게 비디오 클립 용 배경 음악을 […]

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기계 학습 및 고성능 컴퓨팅(HPC)을 위한 GPU 기반 Amazon EC2 P4 인스턴스 신규 출시

Amazon EC2 팀은 지난 10여 년 동안 고객에게 GPU 장착 인스턴스를 제공해 왔습니다. 1세대 클러스터 GPU 인스턴스는 2010년 후반에 시작되었고, 그다음부터 G2(2013), P2(2016), P3(2017), G3(2017), P3dn(2018) 및 G4(2019) 인스턴스가 출시되었습니다. 각각 충분한 CPU 전력, 메모리 및 네트워크 대역폭과 함께 용량을 계속 늘릴 수 있는 GPU를 통합하므로 GPU를 최대한 활용할 수 있습니다. 새로운 EC2 P4 인스턴스 […]

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Amazon SageMaker, 기계 학습 분야를 선도하다! GPU 인스턴스 요금 최대 18% 인하 발표

Amazon Web Services(AWS)는 2006년 이래로 수백만 개의 고객사가 IT 워크로드를 구축하고 관리하는 작업을 도왔습니다. 스타트업에서 대기업, 공공 기관에 이르기까지 모든 규모의 기관이 AWS 클라우드 컴퓨팅 서비스에서 지금까지 경험해보지 못한 수준의 보안, 회복성, 확장성을 얻고 있습니다. 이들은 나날이 실험, 혁신, 프로덕션 배포에 소요되는 시간을 단축하고, 그 어느 때보다도 큰 비용을 절감하고 있습니다. 이에 따라 비즈니스 기회를 […]

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Amazon Transcribe, 자동 언어 식별 기능 출시 (서울 리전 포함)

2017년에 AWS에서는 개발자가 애플리케이션에 음성-문자 변환 기능을 쉽게 추가할 수 있는 자동 음성 인식(ASR) 서비스인 Amazon Transcribe를 출시했습니다. 이후 지원 언어를 더 추가하여 전 세계 고객은 6개 언어에 대한 실시간 음성 인식을 포함하여 총 31개 언어로 오디오 녹음을 인식 및 텍스트 변환할 수 있게 되었습니다. Amazon Transcribe의 보편적인 용도는 고객 통화 내용을 인식하여 텍스트로 변환하는 […]

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Amazon Forecast로 MLOps를 적용한 AI 기반의 예측 자동화 구축하기

이 글은 Amazon Forecast를 사용하여 구축된 예측 모델을 개발하고 시각화하기 위한 MLOps (Machine Learning Operations) 파이프라인을 생성하는 방법을 안내합니다.  기계 학습(Machine Learning, ML) 워크로드는 확장이 필요하기 때문에 서로 다른 이해 관계자 간의 사일로를 없애고 비즈니스 가치를 파악하는 것이 중요합니다. MLOps 모델은 데이터 사이언스, 프로덕션 및 운영 팀이 자동화된 워크플로우 전반에 걸쳐서 원활하게 협력을 가능하게 하며, […]

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Amazon Forecast, CNN 기반 2배 빠른 모델 훈련 하기

Amazon Forecast (이하 Forecast)에서 CNN(Convolutional Neural Networks합성곱 )을 이용해 최대 30% 더 높은 정확도로 예측 모델을 최대 2배 더 빠르게 훈련할 수 있습니다. CNN 알고리즘은 신경망 기반 기계 학습 알고리즘의 하나이며, Amazon.com의 수요 예측 시스템에서 중요한 역할을 하고 있습니다. Amazon.com에서 매일 4억 개 이상의 제품에 대한 수요를 예측을 가능하게 합니다. Amazon.com이 CNN 모델을 사용하여 수요 […]

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AWS Contact Center Intelligence – 파트너 기반 AI 솔루션 공개

AWS Contact Center Intelligence(CCI) 솔루션이 출시되었습니다. 이 솔루션에는 고객이 AI를 고객 센터에 간편하게 통합하도록 지원하는 서비스가 결합되어 있으며, AWS 파트너 네트워크(APN) 파트너를 통해 제공됩니다. AWS CCI는 셀프 서비스 실시간 통화 분석 및 상담원 지원, 통화 후 분석을 위한 솔루션이 포함되어 있어 고객이 신속하게 기존 워크플로에 AI를 배포하거나 완전히 새로운 워크플로를 구축할 수 있습니다. 요금 및 […]

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Amazon ECS에서 기계 학습 추론을 위한 EC2 Inf1 인스턴스 정식 지원

기계 학습과 딥 러닝 모델이 더 정교해짐에 따라 높은 처리량으로 빠른 예측을 제공하는 데 필요한 하드웨어 가속의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. 오늘부터, AWS 고객은 Amazon ECS에서 Amazon EC2 Inf1 인스턴스를 사용하여 클라우드에서 성능을 개선하고 예측 비용을 절감할 수 있습니다. 이러한 인스턴스는 지난 몇 주 동안 Amazon Elastic Kubernetes Service에서도 제공되었습니다. EC2 Inf1 인스턴스에 대한 […]

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