Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Artificial Intelligence

EC2를 위한 인공 지능 기반의 자동 스케일링 기능 출시

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 […]

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Amazon Translate, 한국어를 비롯 8개 언어 추가 지원 시작

Amazon Translate는 딥러닝을 기반으로 고품질의 실시간 번역을 제공하는  기계 번역 서비스입니다. 오늘 부터 기존 13개 언어에 추가하여, 한국어를 비롯 덴마크어, 네덜란드어, 핀란드어, 히브리어, 인도네시아어, 폴란드어, 스웨덴어 등 8 가지 새로운 언어를 지원합니다. 이로서 총 21개 언어를 지원하게 됩니다. 각 언어는 서로 상호 번역이 가능하여, 상호 번역 가지수가 280 개 추가되어 총 417 개가 되었습니다. 한국어는 […]

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Amazon Comprehend, 사용자 지정 문서 분류자 학습 기능 출시

Amazon Comprehend는 다양한 범위에서 자연어 처리 텍스트를 처리하는 기능을 제공합니다(자세한 내용은 이를 소개하는, Amazon Comprehend – Continuously Trained Natural Language Processing 게시물 참조). 2017년 후반에 영어 및 스페인어 지원 버전으로 출시된 이후, Asynchronous Batch Operations, Syntax Analysis, 추가 언어 지원(프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 포르투갈어), 그리고 더 많은 리전에서 서비스를 지원하는 등 고객 중심 기능이 더 추가되었습니다. […]

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Amazon Rekognition의 얼굴 필터링 기능을 사용하여 개발 시간과 비용 절감하기

Amazon Rekognition은 객체, 사람, 텍스트, 장면 및 활동을 식별하고 부적절한 콘텐츠를 감지할 수 있는 딥 러닝 기반 이미지 및 비디오 분석 서비스입니다. 새로운 Rekognition 얼굴 필터링 기능을 사용하면 얼굴 인식용으로 인덱싱할 수 있는 얼굴의 품질과 수량을 제어할 수 있습니다. 이 기능을 활용하여 비용을 절감하고, 개발 시간을 단축하며, 얼굴 인식의 정확도를 개선할 수 있습니다. Rekognition 얼굴 […]

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Fast.ai, AWS 기반 GPU 인스턴스로 가장 빠른 ImageNet 모델 학습 기록 수립

딥 러닝을 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 fast.ai는 16개의 Amazon EC2 P3.16xlarge 인스턴스를 사용하여 18분 만에 1백만 개의 이미지로 ResNet-50 딥 러닝 모델을 훈련하는 데 성공했다고 발표했습니다. 이러한 획기적인 신기록을 달성하는 데에는 단지 40달러의 비용 밖에 들지 않았습니다. 본 기록은 기존 보다 40% 빠른 것으로 딥 러닝 모델의 훈련 시간을 획기적으로 단축함으로써 더 저렴한 비용으로 […]

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Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝을 활용한 ResNet 모델 훈련하기

Amazon SageMaker에서 우리가 사용하는 기계 학습 모델의 하이퍼파라미터(Hyper-Parameter) 값을 자동으로 튜닝하여 보다 정확한 예측을 생성하는 기능이 최근에 출시되었습니다. 하이퍼파라미터는 모델 훈련 중에 알고리즘의 동작을 설명하는 사용자 정의 설정입니다. 예를 들어, 의사 결정 트리의 규모, 세그먼트에서 원하는 클러스터의 수 또는 데이터를 반복할 때 인공신경망 가중치의 증분 업데이트 단위 등이 포함됩니다. 하이퍼파라미터 값은 최종 정확도 및 성능에 […]

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데이터 기반 의사 결정을 위한 AWS 온라인 세미나

AWS 데이터 기반 의사 결정 온라인 세미나는 최신 데이터 아키텍처를 사용하여 빅 데이터 및 분석 프로젝트를 시작하고 비즈니스 성과를 달성하는 방법을 소개합니다. 본대용량의 정보를 보호하고, 수집하고, 저장하고, 분석하고, 활용하는 방법과 관련 고객 사례를 통해 시스템을 실시간 및 예측 분석으로 통합하는 방법을 확인할 수 있습니다. 온라인 세미나 일정 데이터 기반 의사결정을 통한 비지니스 혁신 일시 : […]

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Amazon SageMaker를 위한 서버리스 엔드포인트 만들기

Amazon SageMaker는 AWS에서 기계 학습 모델을 구축 및 교육하고 프로덕션 환경에 배포할 수 있는 강력한 플랫폼을 제공합니다. 이 강력한 플랫폼과 Amazon Simple Storage Service(S3), Amazon API Gateway 및 AWS Lambda의 서버리스 기능을 결합하면, Amazon SageMaker 엔드포인트를 잠재적으로 다양한 소스로부터 새로운 입력 데이터를 수락하고 최종 사용자에게 결과로 나온 추론을 제시하는 웹 애플리케이션으로 변환할 수 있습니다. 이 […]

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Amazon Rekognition 서울 리전 출시 – 인공 지능 이미지 및 동영상 분석 서비스

여러분의 애플리케이션에서 인공 지능 기반 이미지 및 동영상 분석 기능을 추가할 수 있는 Amazon Rekognition을 서울 리전에 출시합니다. 사진 및 동영상을 Rekognition API 기반으로 객체, 사람, 텍스트, 장면 및 동작을 식별하고 부적절한 콘텐츠를 탐지할 수 있습니다. 또한, Rekognition은 여러분이 제공하는 이미지와 비디오에서 매우 정확한 얼굴 분석 및 얼굴 인식을 제공합니다. 이를 통해 사용자 확인, 인원 […]

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기계 학습 정확도에 대한 몇 가지 의견

이 블로그 글은 최근 불거진 기계 학습의 정확도와 편향된 생각에 대한 몇 가지 의견을 간략히 소개합니다. 먼저 최근 미국시민자유연맹(ACLU)의 블로그에서 제기된 얼굴 인식 실험 게시물에 대한 몇 가지 의견입니다. ACLU에서는 Amazon Rekognition을 사용하여 25,000장의 범죄자 공개 사진을 기반으로 얼굴 데이터베이스를 구축한 다음, 현재 재직 중인 미의회 의원들의 공개 사진을 사용하여 해당 데이터베이스에 대한 얼굴 유사성 […]

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