Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Artificial Intelligence

Amazon Kendra, AI기반 기업형 사내 검색 서비스 정식 출시

AWS는 2019년 말에 정확도가 높고 사용이 용이한 기계 학습 기반 엔터프라이즈 검색 서비스인 Amazon Kendra 평가판 버전을 출시했습니다. 오늘 Amazon Kendra 정식 버전의 출시를 발표합니다! 과거 몇십 년 동안 이룩한 놀라운 성과에도 불구하고 아직도 정보 기술 분야는 필요한 정보를 빠르고 쉽게 찾아야 하는 문제를 여전히 가지고 있습니다. 특히, 사내에 많이 흩어져 있는 자료 중에서 최신 […]

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롯데마트, Amazon Personalize을 통한 모바일 쿠폰 추천 기반 고객 참여 향상 사례

롯데 마트 빅 데이터 분석가이신 박성오님이 AWS Machine Learning 블로그에 기고하신 Increasing customer engagement and loyalty with personalized coupon recommendations using Amazon Personalize의 한국어 번역입니다. 롯데 마트는 다양한 식료품, 의류, 완구, 전자 제품 및 기타 상품을 판매하는 한국 선도 소매 업체입니다. 오늘날 소비자는 매일 필요한 물품을 구입하기 위해 대형 슈퍼마켓, 전자 상거래, 편의점 및 슈퍼마켓과 […]

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AWS DeepRacer 가상 FORMULA 1 ProAm 특별 경기에 참여하세요!

AWS DeepRacer 리그는 재미 있게 강화 학습에 대해 배우면서 우승 상품을 거머쥘 수 있는 경주에 참여할 기회를 제공합니다. AWS DeepRacer 3D 레이싱 시뮬레이터를 사용하면 모델을 구축, 훈련 및 평가할 수 있습니다. 이러한 결과를 바탕으로 모델을 계속 개선하여 경주를 준비할 수 있습니다. F1(FORMULA 1) 경주에서 우승하려면 기술적으로 진보한 경주차, 최고 실력의 드라이버, 우수한 팀 그리고 믿기지 […]

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Amazon SageMaker의 MXNet 추론 컨테이너를 활용한 KoGPT2 모델 배포하기

기계 학습 기반 자연어 처리를 위한 다양한 학습 모델이 나오고 있는 가운데, 다국어로 학습된 BERT의 한국어 성능 한계를 극복하기 위해 SK텔레콤의 T-Brain에서는 KoBERT라는 한국형 사전 훈련 모델을 개발하였습니다. 위키피디아나 뉴스 등에서 수집한 수백만 개의 한국어 문장으로 이루어진 대규모 말뭉치(corpus)를 기반으로 학습하였으며, 한국어의 불규칙한 언어 변화의 특성을 반영하기 위해 데이터 기반 토큰화(Tokenization) 기법을 적용하여 Apache MXNet을 […]

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PyTorch용 오픈 소스 모델 서버 TorchServe 출시

PyTorch는 딥 러닝을 위한 가장 인기 있는 오픈 소스 라이브러리 중 하나입니다. 개발자와 연구자들은 모델 개발 및 학습에서 특히 PyTorch가 제공하는 유연성을 즐깁니다. 하지만, 프로덕션 환경에서 모델의 배포 및 관리는 맞춤형 예측 API를 개발하고 이를 확장하며 보안을 제공하는 것과 같은 기계 학습 프로세스의 가장 까다로운 부분이기도 합니다. 모델 배포 프로세스를 간소화하기 위한 한 가지 방법은 […]

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AWS DeepComposer 정식 출시 – 기계학습 기반 연주 서비스

기계 학습을 시작하기 위한 창의적인 도구인 AWS DeepComposer가 AWS re:Invent 2019에서 평가판으로 출시되었습니다. 오늘 DeepComposer가 모든 AWS 고객에게 제공되고, 새로운 기능을 포함하여 확장되었음을 알려드립니다. AWS DeepComposer 기본 안내 AWS DeepComposer를 한 번도 사용해보지 않은 분을 위해 시작하는 방법을 알려드립니다. AWS DeepComposer 콘솔에 로그인합니다. 서비스와 서비스에서 제너레이티브 AI를 사용하는 방법에 대해 알아보십시오. 콘솔의 가상 키보드나 실제 […]

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AWS Innovate 2020 온라인 컨퍼런스 – 인공지능 및 기계학습 특집 다시 보기

지난 2월에 열린 AWS INNOVATE 온라인 컨퍼런스 – AI & ML 특집에서는 기조 연설 및 다양한 강연을 통해 AI 및 기계 학습에 대한 최신 정보가 소개 됐습니다. 그리고 AWS 고객이 의료 서비스의 품질을 개선하고, 범죄 사건을 수사하며, 더욱 효율적인 고객 서비스를 제공하는 등의 다양한 용도로 기계 학습을 사용하는 방법이 소개됐습니다. AWS에서 제공하는 폭넓은 심층 기계 […]

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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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