Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Artificial Intelligence

이상 탐지를 위한 Amazon SageMaker 의 Random Cut Forest 빌트인 알고리즘

Amazon SageMaker에서 새로운 빌트인 알고리즘으로 Random Cut Forest(RCF)를 사용하실 수 있습니다. RCF는 데이터셋에서 이상치(outlier)를 탐지하는 비지도 학습 알고리즘입니다. 이번 블로그에서는 이상 탐지(anomaly detection) 문제에 대해 설명하고, Amazon SageMaker의 RCF 알고리즘에 대해서도 함께 알아보겠습니다. 아울러, 실제 데이터셋을 대상으로 Amazon SageMaker의 RCF 알고리즘을 어떻게 사용하는지도 소개합니다. 이상 탐지 기술의 중요성 우리가 어느 한 도시에서 여러 개의 블럭(block)을 […]

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떠오르는 인공 지능 스타트업 소개 – 뷰노, 매스프레소, 포티투마루, 액션파워, 엘리스

AWS는 스타트업을 사랑합니다! 세상을 변화시키기 위한 열정과 창의력으로 새롭고 흥미 진진한 비즈니스를 만들어 가는 스타트업을 위해 AWS는 다양한 프로그램을 제공하고 있습니다. 멋진 서비스로 국내외에서 주목 받고 있는 스타트업 서비스와 그들이 AWS를 어떻게 활용하고 있는 지에 대해 전해 드립니다. (해외의 주요 스타트업은 영문 블로그 시리즈를 참고하세요.) 이번에는 특별히 지난 AWS AI Startup Challenge에서 대상과 우수상을 수상한 미래가 […]

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Amazon의 신규 .BOT 도메인 서비스 개시

Amazon에서는 오늘 .BOT이라는 새로운 일반 최상위 도메인(gTLD)의 출시를 발표했습니다. 고객은 .BOT 도메인을 사용하여 봇의 ID 및 포털을 제공할 수 있습니다. 피트니스 봇, 슬랙 봇, 전자 상거래 봇 등 다양한 봇이 쉽게 액세스 가능한 .BOT 도메인의 이점을 활용할 수 있습니다. “봇”이라는 단어는 2016년 .COM TLD 내에서 4번째로 많이 등록된 도메인으로서 월 6,000개 이상의 도메인이 등록되었습니다. .BOT […]

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AWS Greengrass 기반 기계 학습(Machine Learning) 추론 기능 출시

사물 인터넷, 기계 학습 및 엣지 컴퓨팅을 하나로 결합하면 무슨 일이 벌어질까요? 우선, 각 항목을 하나씩 살펴보고 AWS가 제공해야 할 기능에 대해 설명한 후 이야기해 보겠습니다. IoT(사물 인터넷) – 실제 세계와 디지털 세계를 연결하는 장치입니다. 공장, 차량, 광산, 농장, 주택 등 여러 곳에서 한 종류 이상의 센서가 장착된 IoT 장치를 찾아볼 수 있습니다. 주요 AWS […]

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Amazon Transcribe 정식 출시 – 자동 음식 인식 서비스

지난 AWS re:Invent 2017에서 기계 학습 기반 자동 음성 인식 서비스인 Amazon Transcribe를 미리 보기로 발표했습니다. 오늘 모든 개발자를 위해 정식 출시합니다. Amazon Transcribe는 개발자가 음성을 텍스트로 변환하는 기능을 애플리케이션에 쉽게 추가할 수 있도록 해주는 ASR(자동 음성 인식) 서비스입니다. 프리뷰에서는 고객의 피드백을 다시 한번 적용하여 Amazon Transcribe에 다양한 향상 기능을 추가했습니다. 새로운 Amazon Transcribe 기능 […]

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Amazon Translate 정식 출시 – 7개 언어에 대한 기계 번역 서비스

오늘 Amazon Translate를 정식 출시합니다. 작년 말 AWS re:Invent에서 새로운 AI 서비스인 Amazon Translate에 대한 미리 보기 출시 소식를 전한 바 있습니다. 오늘부터 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오레곤) 및 EU(아일랜드) 리전에서 Amazon Translate를 이용할 수 있습니다. 처음 12개월은 2백만자까지 프리 티어가 적용되며 이후 1백만자당 15 USD의 요금이 발생합니다. 이번에 GA된 버전에는 자동 소스 […]

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Amazon SageMaker, 신규 인스턴스 유형, 로컬 모드, 오픈 소스 컨테이너, MXNet 및 Tensorflow 업데이트 출시

기계 학습을 위한 관리형 서비스인 Amazon SageMaker는 지속적인 업데이트를 통해 고객을 위한 새로운 기능을 릴리즈하고 있습니다. 오늘부터 SageMaker에서 여러 가지 새로운 인스턴스 유형, SDK를 사용한 로컬 테스트, Apache MXNet 1.1.0 및 Tensorflow 1.6.0이 지원됩니다. 각각의 업데이트 사항을 자세히 살펴보겠습니다. 신규 인스턴스 유형 이제 Amazon SageMaker 고객이 노트북에 적합하도록 워크로드를 사이징하는 추가 옵션이 제공됩니다. 이제 노트북 […]

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Amazon SageMaker를 통한 美 대학 농구 결과 예측하기

미국에서 3월 중순이 되면 수백만 명의 사람들이 대학 농구를 시청하며 내기를 하곤 합니다. 저도 미국에서 살긴 하지만 저와는 무관한 일입니다. 하하! 그런데, NCAA 대학 챔피언십이 진행되는 와중에 Amazon의 Professional Services Machine Learning 전문가 중 한 명인 Wesley Pasfield의 작업물을 하나 간단히 소개하고 싶었습니다. Wesley 씨는 Amazon SageMaker 내장형 XGBoost 알고리즘을 사용하여 kenpom.com과 College Basketball Reference에서 […]

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Amazon Kinesis Analytics을 이용한 실시간 핫스팟 기능

오늘 Amazon은 스트리밍 데이터에서 “핫스팟”을 감지하는 Amazon Kinesis Data Analytics의 새로운 Machine Learning 기능을 발표합니다. Kinesis Data Analytics는 2016년 8월에 출시된 이래 꾸준히 기능이 추가되었습니다. 알다시피 Kinesis Data Analytics는 완벽하게 관리되는 스트리밍 데이터용 실시간 처리 엔진으로, SQL 쿼리를 작성하여 데이터에서 의미를 도출하고 결과를 Kinesis Data Firehose, Kinesis Data Streams 또는 AWS Lambda 함수에 출력합니다. 새로운 […]

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Amazon SageMaker, 모델 배포 서비스에 자동 스케일링 지원

AWS ML 플랫폼 팀의 제품 관리자인 Kumar Venkateswar로부터 Amazon SageMaker에서 새롭게 지원하는 자동 스케일링(Auto Scaling)에 대한 발표 내용을 자세하게 들어봅니다. Amazon SageMaker를 사용하여 기계 학습(Machine Learning, ML) 모델을 손쉽게 구축하고 교육하고 배포한 고객사가 이미 수천여개에 달합니다. 오늘 부터 Amazon SageMaker용 자동 스케일링(Auto Scaling)으로 운영 ML 모델을 더욱 손쉽게 관리할 수 있게 되었습니다. 추론에 필요한 규모에 […]

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