Amazon Web Services 한국 블로그

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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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AWS Marketplace, 기계 학습 알고리즘 및 모델 분류 추가

AWS는 개발자 누구나 기계 학습 기술을 손쉽게 활용할 수 있도록 하고자 합니다. 2017년에 Amazon SageMaker를 출시한 것도 그 때문입니다. 그 후 전 세계 수천 개 고객사에서 사용하는 AWS 역사상 가장 빠르게 성장하는 서비스 중 하나로 자리 잡았습니다. Amazon SageMaker를 사용하는 고객은 Amazon SageMaker에서 제공되는 최적화된 알고리즘을 통해 완전관리형 MXNet, TensorFlow, PTorch 및 Chainer 알고리즘을 실행하거나 […]

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AWS App Mesh, 마이크로서비스를 위한 서비스 메시

AWS App Mesh는 AWS의 마이크로 서비스 응용 프로그램 간 통신을 쉽게 모니터링하고 제어 할 수있게 해주는 서비스 메시입니다. Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (Amazon EKS) 및 Amazon EC2에서 실행되는 Kubernetes 에서 실행되는 마이크로 서비스와 함께 App Mesh를 사용할 수 있습니다. App Mesh는 현재 미리보기로 제공됩니다. 앞으로 몇 달 […]

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Amazon SageMaker Neo – 다양한 하드웨어를 위한 기계학습 모델 컴파일러

기계 학습(Machine Learning)은 훈련(Training)과 추론(Inference)의 두 가지 단계로 나뉩니다. 훈련은 모델 구축과 관련됩니다. 즉, 데이터 세트에서 ML 알고리즘을 실행하여 유의미한 패턴을 식별합니다. 이 프로세스에는 다량의 스토리지와 컴퓨팅 파워가 필요하기 때문에 클라우드에서 Amazon SageMaker 및 AWS Deep Learning AMI 같은 서비스를 사용하여 ML 작업을 훈련하는 것이 적절합니다. 추론은 모델 사용과 관련됩니다. 즉, 모델이 한 번도 보지 […]

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AWS Well-Architected Tool – 모범 사례 기반의 워크로드 검토를 위한 셀프 서비스 도구

AWS가 2015년에 AWS Well-Architected Framework를 발표했을 때, Are You Well-Architected?라는 글을 게시했습니다. AWS의 Well-Architected 프레임워크에는 클라우드의 시스템 설계를 위한 핵심 전략과 모범 사례를 캡슐화하는, 다음과 같은 5가지 요소가 포함되어 있습니다. 운영 효율성 – 비즈니스 가치를 제공하도록 시스템을 운영하고 관리합니다. 보안 – 정보와 시스템을 보호합니다. 안정성 – 장애를 예방하고 신속하게 복구합니다. 성능 효율성 – IT 및 […]

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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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AWS DeepRacer 자율 주행 모형차 – 직접 체험하는 강화 학습

강화 학습은 “에이전트”가 상호작용이 가능한 환경에서 행동에 대한 피드백을 통하여 미리 정의된 목표에 도달하거나 일종의 점수 또는 보상을 최대화하여 학습하는 과정을 거치며 시행착오에 따라 행동하는 기계 학습의 한 영역입니다.  이는 추론을 위한 일련의 요소들(실제 데이터)을 사용해 훈련하는 지도 학습과 같은 다른 형태의 기계 학습과 대조를 이룹니다. 오늘은 AWS re:Invent에서 제공되는 강화 학습을 직접 체험할 수 있는 […]

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