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Category: Artificial Intelligence

Amazon SageMaker 모델 학습시 관련 지표에 대한 손쉬운 모니터링과 시각화

데이터 과학자와 개발자는 이제 Amazon SageMaker에서 기계 학습 모델을 학습하는 동안 계산된 지표를 쉽고 빠르게 액세스하고 모니터링하고 시각화할 수 있습니다. 여러분들은 Amazon SageMaker용 AWS 관리 콘솔 또는 Python SDK API를 사용하여 추적할 지표를 지정할 수 있습니다. 모델 학습이 시작되면 Amazon SageMaker는 손실 곡선 및 정확도 곡선과 같은 시계열 곡선을 시각화하기 위해 지정된 지표를 자동으로 실시간 […]

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Amazon SageMaker 알아두어야 할 신규 기능: 워크 플로, 새로운 알고리즘 및 보안 규정 준수

지난 1년간 Amazon SageMaker는 다양한 고객사에서 금융 사기 행위를 찾고, 스포츠 플레이를 예측하고, 자동차 엔진 성능을 튜닝하는 등 다양한 인공 지능 서비스를 만들 수 있도록 하는 완전 관리형 기계 학습(ML)서비스입니다. 작년 re:Invent에서 SageMaker가 처음 선보인 이래 100개에 가까운 새로운 기능이 추가되었고 그중 대부분은 고객의 피드백을 기초로 한 것이었습니다. 이 글에서는 그 중에서도 꼭 알아두어야 할 […]

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Amazon SageMaker 자동 모델 최적화를 위한 웜 스타트 구성하기

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 […]

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[AWS Heroes 특집] IT 교육 현장에서 AWS 인공 지능 및 Amazon Sumerian 활용기

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 […]

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Amazon Elastic Inference 출시 – GPU 기반 딥러닝 추론 가속 서비스 (서울 리전 포함)

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 […]

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Amazon Personalize – 실시간 개인화 및 추천 서비스 미리보기 출시

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 […]

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Amazon SageMaker RL – 강화 학습 서비스 출시 (서울 리전 포함)

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 […]

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Amazon SageMaker Ground Truth 서비스 – 데이터 레이블 작업 고도화 및 70% 비용 절감 가능

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 […]

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Amazon Comprehend Medical – 의료 서비스 특성이 반영된 자연어 처리 서비스

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, […]

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Amazon Forecast – 시계열 데이터 예측을 위한 AI 서비스 출시 예고

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 […]

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