Category: Artificial Intelligence

민감 정보를 활용하는 기계 학습 환경 기계 학습 훈련 과정에서 개인 식별 정보나 생체 인식 정보 등 민감한 정보를 다루는 경우가 있습니다. 무엇보다 안전하게 데이터를 활용해야 해서 보안을 중요하게 생각해야 합니다. 네트워크 접근 통제와 사용자 접근 관리, 암호화, 이상 감지 등 다양한 방법으로 안전한 기계 학습이 이루어지도록 해야 합니다. 또한 1년 이상 장기 미사용 사용자는 […]

AWS 사용자들은 CloudWatch를 사용해 AWS 리소스들을 모니터링하고 알람을 생성해 이상 상황을 확인 할 수 있습니다. 나아가 Amazon SNS와 연계하여 CloudWatch에서 생성한 알람들을 텍스트 기반의 이메일/SMS/슬랙과 같은 방법으로 수신 할 수 있습니다. 그러나 사용자의 서비스에 영향을 줄 수 있는 중요한 알람이 발생했지만, AWS 사용자들이 텍스트 알람을 즉시 확인하지 못하는 상황이라면 어떻게 될까요? 사용자가 알람을 확인하고 조치하기까지 […]

카메라로 사진을 찍으면 번역해주거나 카메라로 찍은 이미지를 읽어주는 앱은 기계 학습(Machine Learning) 기술을 활용하고 있습니다. 이런 기계 학습 모델을 직접 개발하는 것은 상당한 기술적 노하우를 요구합니다. AWS에서는 Amazon SageMaker와 같이 기계 학습 모델을 개발하는 서비스 이외에도 다양한 완전 관리형(Managed) AI 서비스를 제공하고 있어서 기계 학습에 숙련된 인력이 없더라도 기계 학습 기반의 서비스를 쉽게 개발할 수 […]

컬리는 신선식품으로 출발하여 화장품을 품어 뷰티컬리로 새로운 서비스를 출시하게 되었습니다. 새로운 서비스가 나오면서 더욱 중요하게 된 영역은 바로 고객의 상품 후기(feedback) 입니다. 사용자가 작성한 제품 리뷰는 다른 사용자에게 중요한 정보가되는데, 작성된 리뷰는 정형화 되어 있지 않기 때문에 모든 리뷰를 읽지 않는 이상 제품 정보를 파악하기 힘들고, 내용이 길기에 중간에 포기 할 수도 있습니다. 이에 리뷰에서 […]

Stable Diffusion 모델을 이용하면 텍스트를 이용하여 창조적인 이미지를 생성할 수 있습니다. AWS에서는 Amazon SageMaker JumpStart을 이용하여 기계 학습(ML)을 쉽게 사용할 수 있도록 사전 학습(pre-trained)된 모델을 제공하고 있는데, 2022년 10월 부터 Stable Diffusion 모델을 추가적으로 제공하고 있습니다. 이를 통해 Stable Diffusion 이미지를 쉽게 생성할 수 있으며, 즉시 Serving할 수 있도록 SageMaker Endpoint도 제공합니다. SageMaker Endpoint는 트래픽이 증가할 […]

농심은 1965년 창립 이후 50여 년 동안 한국의 식문화를 이끌어온 식품 전문 제조기업입니다. 농심은 글로벌 식문화 창조기업으로의 도약을 위해 비전 2025를 수립하고 이에 맞는 중장기 목표와 사업별 성장전략, 역량 확보전략을 새롭게 정립하고 있습니다. 농심은 식품 제조에 필요한 원자재를 ‘비축구매 방식’으로 구매하고 있습니다. 비축구매는 미래 원자재 가격의 오름/내림을 예측하여 n개월 뒤에 받을 원자재를 현재 시점에서 선 […]

항공, 여행 업계는 최근까지 코로나 바이러스로 인해 많은 어려움을 겪었습니다. 하지만 최근에는 Endemic, Post 코로나 시대로 접어 들면서, 움추려 들었던 항공, 여행 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이렇게 증가하는 수요를 비용 효율적으로 수용하기 위한 방법 중의 하나로 기업들은 최근 무인 키오스크를 활용한 셀프 체크인 서비스에 관심을 많이 가지게 되었습니다. 당장 공항만 가더라도 많은 키오스크들이 설치 되어 […]

이 글은 AWS ML Blog의 New performance improvements in Amazon SageMaker model parallel library by Arjun Balasubramanian, Can Karakus, Fei Wu, Rahul Huilgol, Suhit Kodgule, and Zhaoqi Zhu의 한국어 번역 및 편집본입니다. 파운데이션(Foundation ) 모델은 대량의 데이터로 학습된 대규모 딥 러닝 모델을 말합니다. 이 모델들은 파인 튜닝(fine-tuned)을 추가로 진행하여, 다양한 다운스트림 (downstream) 작업을 수행하고 여러 […]

사물인터넷 (IoT) 디바이스에서 이미지 분류를 하기 위해서는 효과적인 기계학습 모델이 필요합니다. 2020년 AWS re:Invent에서 소개된 AWS IoT Greengrass V2는 ResNet-50에 기초한 DLR 이미지 분류 모델 스토어를 Java 기반의 공개 컴포넌트(Public component)로 제공하고 있으므로, IoT 디바이스에서 이미지 분류를 할 때 유용하게 사용할 수 있습니다. DLR (Deep Learning Runtime) 이미지 분류 모델은 Built-in public component인 variant.DLR.ImageClassification.ModelStore로 제공되며, 이것을 IoT […]

기업 내 Machine Learning (ML) 모델들이 점차 늘어나면서 Machine Learning Operations (MLOps)에 대한 관심을 넘어, 많은 기업에서 실제 업무에 MLOps를 활용하고 있습니다. MLOps는 양질의 데이터를 확보하는 활동부터, 데이터 과학자를 위한 학습 환경을 제공하는 활동, 여러 모델들을 신뢰성 있게 학습하는 활동, 학습된 ML 모델을 실제 업무에 배포하는 활동 등에서 생산성 높이기 위해 자동화하고, 이를 통해 전체적인 […]