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Category: Amazon SageMaker Ground Truth

Amazon SageMaker Ground Truth 신규 기능- 합성 데이터 생성 지원

Amazon SageMaker Ground Truth를 사용해 레이블이 지정된 합성 이미지 데이터를 생성할 수 있습니다. 기계 학습(ML) 모델 구축은 높은 수준에서 데이터 수집 및 준비로 시작하여 모델 훈련 및 모델 배포로 이어지는 반복 프로세스입니다. 특히 모델 학습을 위해 크고 다양하며 정확하게 레이블이 지정된 데이터 세트를 수집하는 첫 번째 단계는 종종 까다롭고 시간이 많이 걸립니다. 컴퓨터 비전(CV) 애플리케이션을 […]

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Amazon SageMaker기반 무신사 상품 후기 이미지 자동 검수 서비스 개발 사례

무신사는 840만 회원을 보유하고 6,000개 패션 브랜드가 입점한 한국 최대 규모의 온라인 패션 플랫폼입니다. 매월 400만 명의 고객이 무신사에 방문하고 있으며, 고객 연령층은 트렌드에 민감한 10~30대 비율이 90% 이상입니다. 무신사는 한국의 패션 트렌드를 선도하는 플랫폼으로서, 어떤 곳과도 비교할 수 없는 압도적인 양의 데이터를 보유하고 있습니다. 무신사 데이터솔루션팀은 무신사 스토어에 쌓이는 데이터와 관련된 모든 업무를 진행하고 […]

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Amazon SageMaker Ground Truth Plus 신규 기능 출시 – 데이터 레이블 전문가를 통한 턴키 솔루션

오늘, Amazon SageMaker 제품군의 최신 서비스를 발표하게 되어 기쁩니다. 이를 통해 이전보다 훨씬 쉽게 데이터 집합에 레이블을 지정할 수 있습니다. Ground Truth Plus는 전문 인력을 사용하여 고품질 훈련 데이터 집합을 빠르게 제공하고 비용을 최대 40% 절감하는 턴키 서비스입니다. 기계 학습 모델 생성의 과제 기계 학습(ML) 모델을 구축하고 훈련하는 데 있어 가장 큰 과제 중 하나는 […]

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Amazon Advertisement, Amazon SageMaker 및 AWS Inferentia를 사용한 광고 이미지 검증 확장 사례

Amazon Advertisement 팀은 15개 국 이상에서 웹사이트, 앱, 스트리밍 TV 콘텐츠 등 Amazon 스토어 안팎에 게재되는 광고를 통해 기업이 브랜드를 구축하고 쇼핑객과 소통할 수 있도록 지원합니다. Amazon Marketplace의 등록된 셀러, 공급 업체, 도서 공급업체, Kindle Direct Publishing(KDP) 저자, 앱 개발자 및 에이전시를 비롯한 모든 규모의 기업 또는 브랜드는 이미지, 동영상, 오디오 및 Amazon에서 판매되는 제품 […]

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Amazon SageMaker Ground Truth – 동영상 레이블 지정 기능 출시 (서울 리전 포함)

AWS re:Invent 2018에서 공개된 Amazon Sagemaker Ground Truth는 기계 학습 데이터 세트에 간편하게 주석을 기록해주는 Amazon SageMaker의 기능입니다. 고객은 내장 워크플로로 효율적이고 정확하게 이미지, 텍스트 및 3D 포인트 클라우드에 레이블을 지정하거나 사용자 지정 워크플로로 모든 유형의 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다. 데이터 샘플이 인력(개인, 타사 또는 MTurk)에게 자동으로 배포되고 주석이 Amazon Simple Storage Service(S3)에 저장됩니다. […]

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