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, 배포할 수 있는 완전관리형 기계 학습 서비스인 Amazon SageMaker를 활용할 수 있습니다. 실무 전문가는 Amazon SageMaker에서 원하는 프레임워크를 관리형 환경으로 사용하거나 최신 버전의 주요 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.
자습서 시작하기 »

추가 리소스

SageMaker Fridays

Twitch에서 라이브 쇼로 진행되는 SageMaker Fridays에 참여하여 AWS의 주제 전문가로부터 기계 학습을 빠르게 시작하는 방법을 들어보십시오. 각 에피소드에서는 대화형 세션과 라이브 코딩을 통해 기계 학습 워크플로의 다양한 측면을 다룹니다.
SageMaker Fridays 모두 보기 »

온라인 테크 톡

AWS 솔루션 아키텍트 및 엔지니어가 전문적인 수준에서 기계 학습과 관련한 다양한 주제를 다루는 온라인 프레젠테이션에 참여하십시오.
온라인 테크 톡 모두 보기 »

AWS Summit

가까운 도시에서 뵙겠습니다! 기술 브레이크아웃 세션, 데모, 워크숍에 참여하고 AWS DeepRacer 트랙에서 펼쳐지는 경주에도 참여해보십시오.
가까운 곳에서 개최되는 AWS Summit 찾기 »