소개

초급 | 5분

AWS Machine Learning을 사용하는 이유

AWS는 가장 포괄적이고 심층적인 기계 학습 서비스 세트와 이를 지원하는 클라우드 인프라를 통해 모든 개발자, 데이터 사이언티스트 및 전문가가 손쉽게 활용할 수 있는 기계 학습 서비스를 제공합니다.

이전에 기계 학습을 다룬 경험이 없는 개발자를 위해 AWS는 개인별 추천, 콜센터, 라이브 미디어 자막 삽입, 자동화된 문서 분석 등의 정교한 AI 기반 애플리케이션을 손쉽게 구축할 수 있는 다양한 AI 서비스를 제공합니다. 이러한 서비스는 Amazon의 자체 비즈니스 운영에 사용되는 AI 기술을 기반으로 하는 경우가 많습니다. 기계 학습 개발자와 데이터 사이언티스트의 경우 기계 학습 모델을 대규모로 신속하게 구축, 훈련 및 배포할 수 있는 완전관리형 기계 학습 서비스인 Amazon SageMaker를 활용할 수 있습니다. 실무 전문가는 Amazon SageMaker에서 원하는 프레임워크를 관리형 환경으로 사용하거나 가장 널리 사용되는 최신 버전의 딥 러닝 프레임워크 및 도구로 완벽하게 구성되는 AWS Deep Learning AMI(Amazon Machine Image)를 개발 작업에 사용할 수 있습니다.

혁신을 위해 기계 학습을 활용하고 있는 AWS 고객 사례 보기

AWS Machine Learning 서비스 살펴보기

Amazon SageMaker - 기계 학습 모델을 빠르게 구축, 훈련 및 배포

Amazon SageMaker는 모든 개발자 및 데이터 과학자가 기계 학습(ML) 모델을 대규모로 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 하는 완전관리형 서비스입니다. 기계 학습 워크플로의 각 단계에서 복잡성을 제거하므로 예측적 유지관리, 컴퓨터 비전, 고객 행동 예측 등의 기계 학습 사용 사례를 손쉽게 배포할 수 있습니다. 자세히 알아보기 »

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Amazon SageMaker Studio
SageMaker Studio는 기계 학습 모델을 대량으로 구축, 훈련 및 배포하기 위한 최초의 완전 통합형 기계 학습 개발 환경입니다.
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Amazon SageMaker Ground Truth
SageMaker Ground Truth는 매우 정확한 학습 데이터 세트를 신속히 구축하고 관리할 수 있는 사전 구축된 워크플로와 인터페이스를 제공합니다.
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Amazon SageMaker Autopilot
SageMaker Autopilot은 업계 최초로 자동화된 기계 학습 기능을 갖추고 있어 기계 학습 모델에 대한 완벽한 가시성을 제공합니다.
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Amazon SageMaker Neo
SageMaker Neo를 사용하면 개발자가 기계 학습 모델을 한 번 훈련하고 클라우드와 엣지의 어디서나 실행할 수 있습니다.

AWS AI 서비스 - 애플리케이션에 손쉽게 인텔리전스를 추가합니다. 기계 학습 기술이 없어도 사용할 수 있습니다.

사전 학습된 AI 서비스는 Amazon의 비즈니스 운영에 사용하는 것과 동일한 기술을 기반으로 애플리케이션 및 워크플로에 미리 준비된 인텔리전스를 제공하여 비즈니스 성과 개선에 도움을 줍니다. 기계 학습에 대한 전문 지식이 없어도 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. AWS AI 서비스 모두 살펴보기 »

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Amazon CodeGuru
코드 검토를 자동화하고 리소스를 가장 많이 소모하는 코드 줄 식별
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Amazon Transcribe
고품질 텍스트 음성 변환 기능을 애플리케이션 및 워크플로에 쉽게 추가
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Amazon Comprehend
자연어 처리 기능을 사용해 구조화되지 않은 텍스트에서 통찰력 및 관계 추출
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Amazon Forecast
Amazon.com에 사용하는 것과 동일한 기계 학습 예측 기술을 기반으로 정확한 예측 모델 구축
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Amazon Rekognition
애플리케이션에 이미지 및 비디오 분석 기능을 추가해 자산 카탈로그 생성, 미디어 워크플로 자동화 및 의미 추출
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Amazon Textract
수백만 개의 문서에서 단 몇 시간 안에 텍스트 및 데이터를 자동으로 추출하여 수작업 최소화
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Amazon Polly
텍스트를 생생한 음성으로 변환해 애플리케이션에 음성 기능 제공
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Amazon Lex
대화형 에이전트를 손쉽게 구축해 고객 서비스를 개선하고 콜 센터 효율성 개선
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Amazon Personalize
Amazon.com에서 수년 간 사용하며 완벽하게 완성시킨 기계 학습 기술을 사용하여 고객을 위한 경험 맞춤화
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Amazon Kendra
사용자가 필요한 정보를 더 쉽게 찾을 수 있도록 앱에 자연어 검색 기능 추가
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Amazon Fraud Detector
Amazon.com에서 사용하는 것과 동일한 기술을 기반으로 잠재적인 온라인 사기 행위 식별
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Amazon Translate
효율적이고 경제적인 번역을 통해 접근 범위를 확대하고 여러 언어로 대상 사용자에게 접근

기초

초급 | 10분

AWS AI 서비스

AWS의 AI 서비스를 사용하면 기계 학습에 대한 전문 지식 없이도 이미지 및 비디오 분석, 예측, 개인화된 추천, 가상 비서, 문서 분석과 같은 기능을 애플리케이션에 추가할 수 있습니다. 예를 들어 Amazon Textract를 사용하면 개발자가 수백만 개의 문서에서 단 몇 시간 안에 텍스트 및 데이터를 자동으로 추출할 수 있습니다.

Amazon Textract란 무엇입니까?

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker는 모든 개발자 및 데이터 사이언티스트가 기계 학습 모델을 빠르게 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 하는 완전관리형 서비스입니다. SageMaker는 기계 학습 프로세스의 각 단계에서 부담스러운 작업을 제거하여 고품질의 모델을 보다 쉽게 개발할 수 있도록 합니다. 기존 기계 학습 개발 방식은 전체 기계 학습 워크플로를 위한 통합 도구가 없었기 때문에 복잡하고 비용이 많이 들며 반복적인 프로세스입니다. 도구와 워크플로를 함께 연결해야 하는 데 이는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. SageMaker는 기계 학습에 사용되는 모든 구성 요소를 단일 도구 세트로 제공하여 이 문제를 해결하므로 훨씬 적은 노력과 저렴한 비용으로 모델을 더욱 빠르게 생산할 수 있습니다.

Amazon SageMaker란 무엇입니까?

AWS 교육 디바이스

AWS는 재미있고 실용적인 방법으로 기계 학습의 모든 기본 원리를 학습할 수 있도록 다양한 기술 수준의 개발자에게 맞게 설계된 교육 디바이스의 포트폴리오를 제공합니다. 아래의 동영상에서 AWS DeepRacer와 AWS DeepLens가 어떻게 작동하는지 살펴보십시오.

ML을 활용한 레이싱 시뮬레이션
Machine Learning 을 활용한 고양이 출입 관리법

학습 리소스

초급 | 30분

AWS Training and Certification

Amazon의 개발자 및 데이터 사이언티스트 교육에 사용하는 것과 동일한 기계 학습 커리큘럼에 대해 자세히 알아봅니다. 개발자, 데이터 사이언티스트, 데이터 플랫폼 엔지니어 및 비즈니스 의사 결정권자는 이 교육을 사용하여 기계 학습, 인공 지능 및 딥 러닝을 비즈니스에 적용하여 새로운 통찰력과 가치를 이끌어내는 방법을 학습할 수 있습니다. 역할에 따른 학습 경로 선택 »

AWS Machine Learning Services 소개
이 학습 과정에서는 프레임워크와 인프라, 기계 학습 플랫폼 및 API 중심 서비스 전반에 여러 기능을 제공하는 Amazon ML 및 AI 도구를 소개합니다. 기계 학습을 효과적으로 구현하려면 이러한 주요 계층, 적절한 데이터 스토어, 보안, 분석용 리소스 전반의 역량이 요구됩니다.
과정 시작하기 »
Machine Learning 용어 및 프로세스
이 과정에서는 기본적인 기계 학습 개념과 데이터가 거치게 되는 기계 학습 프로세스를 소개합니다. 기계 학습 프로세스의 각 단계를 자세히 단계별로 살펴보고 기계 학습 프로젝트의 특정 단계에서 사용되는 일반적인 용어와 기법을 설명합니다.
과정 시작하기 »
AWS 기초: Machine Learning 기본 사항
기계 학습이란 무엇입니까? 기계 학습은 어떻게 비즈니스 문제를 해결합니까? 기계 학습 모델은 어떤 경우에 적합합니까? 기계 학습 파이프라인의 단계는 어떻게 됩니까? 이 과정에서는 기계 학습이라는 흥미로운 분야의 다양한 개념, 용어, 프로세스를 개략적으로 살펴봅니다.
과정 시작하기 »

자습서 및 실습

실습 자습서는 AWS ML을 빨리 익혀 사용하는 데 도움이 됩니다. 모든 자습서 보기 »

Amazon SageMaker를 활용한 기계 학습 모델 구축, 훈련 및 배포
이 자습서에서는 Amazon SageMaker를 사용하여 기계 학습 모델을 구축, 훈련 및 배포하는 방법을 알려드립니다. 이 실습에서는 일반적으로 사용하는 XGBoost ML 알고리즘을 사용합니다. Amazon SageMaker는 개발자와 데이터 사이언티스트가 대규모로 기계 학습 모델을 구축, 훈련 및 배포할 수 있는 완전 관리형 모듈식 기계 학습 서비스입니다.
자습서 시작하기 »
Amazon SageMaker Autopilot을 사용하여 자동으로 기계 학습 모델 생성
이 자습서에서는 코드를 전혀 작성하지 않고 기계 학습 모델을 자동으로 생성합니다. 완벽한 제어와 확인이 가능한 최적의 분류 및 회귀 기계 학습 모델을 자동으로 생성하는 AutoML 기능인 Amazon SageMaker Autopilot을 사용하면 됩니다.
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추가 리소스

AWS Machine Learning 블로그

기계 학습과 관련한 다양한 내용을 전하는 최신 뉴스와 업데이트를 읽어보세요.
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온라인 테크 톡

AWS 솔루션 아키텍트 및 엔지니어가 전문적인 수준에서 기계 학습과 관련한 다양한 주제를 다루는 온라인 프레젠테이션에 참여하십시오.
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AWS 아키텍처 센터

규모에 상관없이 기계 학습 모델을 빠르고 쉽게 구축, 훈련 및 배포하기 위한 모범 사례를 알아보세요.
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