Category: Artificial Intelligence

AWS 서버리스 서비스와 아키텍처를 활용하여 떠오르는 생성형 AI (Generative AI) 서비스인 ChatGPT 및 DALL-E API를 사용하는 애플리케이션을 만들어봅니다. 이 글에서는 ChatGPT에 대한 프롬프트로 미리 결정된 캐릭터와 장면을 사용하여 어린이를 위한 동화 생성 이야기 애플리케이션을 구현 하는 방법을 살펴봅니다. 매일 밤 취침 시간에 서버리스 스케줄러가 애플리케이션을 트리거하여 이벤트 기반 워크플로를 시작하여, AI 생성 이미지 및 지원 […]

며칠 전 저는 생성 AI (Generative AI)에 대한 라이브 스트리밍을 진행하면서 현재 세대의 대형 언어 및 비전 모델을 뒷받침하는 최근의 혁신과 개념, 그리고 우리가 어떻게 거기에 도달했는지에 대해 논의하는 영예를 누렸습니다. 오늘은 생성 AI의 접근성을 높이기 위한 파트너십 확대, 확산 모델에 대한 블로그 게시물, 생성 AI에 대한 주간 Twitch 쇼 등 몇 가지 추가 정보를 […]

생성형 AI (Generative AI) 애플리케이션을 만드는 데 사용되는 대규모 언어 및 비전 모델 훈련, 미세 조정 및 배포를 가속화하기 위해 AWS와 Hugging Face 간의 확장된 협업을 발표합니다. 생성형 AI 애플리케이션은 텍스트 요약, 질문에 답하기, 코드 생성, 이미지 생성, 에세이 및 기사 작성 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. AWS는 생성형 AI 분야에서 깊은 혁신의 역사를 […]

고객이 고객 센터와 상호 작용하는 경험은 고객에게 매우 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 이유로 고객 통화 녹음을 분석하고 고객 만족도 및 에이전트 성과와 관련된 문제 및 추세에 대한 통찰력을 얻을 수 있는 데 도움이 될 수 있도록 작년에 Amazon Transcribe Call Analytics를 출시했습니다. 에이전트가 실시간 통화를 더 빠르게 해결할 수 있도록 Amazon Transcribe Call […]

Amazon SageMaker Canvas는 비즈니스 분석가가 단 한 줄의 코드도 작성하지 않고도 기계 학습(ML)을 사용하여 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 시각적 인터페이스를 제공합니다. 2021년에 SageMaker Canvas를 도입한 이후 데이터 과학자가 몇 번의 클릭만으로 학습된 모델을 비즈니스 분석가와 공유할 수 있도록 보다 개선되고 원활한 협업 환경에 대한 요청이 다수 있었습니다. 이제 어느 곳에서 구축되었든 상관없이 모든 ML […]

데이터는 기계 학습의 원동력입니다. 기계 학습에서 데이터 준비는 원시 데이터를 추가 처리 및 분석에 적합한 형식으로 변환하는 프로세스입니다. 데이터 준비를 위한 일반적인 프로세스는 데이터를 수집한 다음 정리하고 레이블을 지정하고 마지막으로 검증 및 시각화하는 것으로 시작됩니다. 고품질의 데이터를 올바로 얻는 프로세스는 보통 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 이것이 바로 AWS에서 기계 학습(ML) 워크로드를 구축하는 고객들이 […]

매일 지도 앱을 사용하여 좋아하는 레스토랑을 찾거나 지리공간 데이터를 사용하여 가장 빠른 경로를 여행할 수 있습니다. 지리공간 데이터에는 건물 위치(점), 도로(선) 또는 토지 경계(다각형)와 같은 2차원 평면 도형을 사용하는 벡터 데이터와 위성 및 항공 이미지와 같은 래스터 데이터라는 두 가지 유형이 있습니다. 작년에 개발자들이 애플리케이션에 위치 기능을 쉽게 추가할 수 있는 Amazon Location Service를 도입했습니다. […]

고등학교 생물학 수업에서는 인간 게놈은 디옥시리보핵산(DNA)에서 쌍을 이루는 아데닌(A), 구아닌(G), 시토신(C), 티민(T)으로 이루어진 30억 개 이상의 코드로 구성된다는 것을 배웁니다. 인간 게놈은 모든 인간 세포의 생물학적 청사진 역할을 합니다. 이는 우리를 인간이게 하는 근간일 뿐입니다. 의료 및 생명과학 조직은 환자 치료를 개선하고 과학적 연구를 증진하기 위해 수많은 유형의 생물학적 데이터를 수집합니다. 이러한 기관들은 질병과 개인의 […]

오늘 지능형 문서 처리(IDP)를 위한 새로운 Amazon Comprehend 기능을 발표합니다. 이 기능을 사용하면 텍스트를 먼저 추출하지 않고도 Amazon Comprehend에서 직접 PDF 문서, Microsoft Word 파일 및 이미지에서 엔터티를 분류하고 추출할 수 있습니다. 많은 고객은 스캔한 영수증 이미지나 PDF 형식의 세금 내역서와 같이 반구조화된 형식의 문서를 처리해야 합니다. 오늘날까지 이러한 고객은 우선 광학 문자 인식(OCR) 도구를 […]

비즈니스 애플리케이션에 기계 학습(ML)을 채택하는 사례가 늘어남에 따라 기업은 ML 수명 주기 전반에 걸쳐 간소화된 액세스 제어와 향상된 가시성을 통해 ML 프로젝트의 거버넌스를 개선할 방법을 찾고 있습니다. 이러한 노력의 공통적인 과제는 다양한 그룹 및 ML 활동에 적절한 사용자 권한을 관리하는 것입니다. 예를 들어, 모델을 구축하고 교육하는 팀의 데이터 과학자는 일반적으로 ML 파이프라인을 관리하는 MLOps 엔지니어와는 […]