AWS에서의 기계 학습


모든 개발자가 손쉽게 활용할 수 있는 기계 학습 제공

 

AWS는 가장 폭넓고 깊이 있는 비즈니스용 기계 학습 및 AI 서비스 세트를 갖추고 있습니다.

AWS는 모든 개발자가 기계 학습을 손쉽게 활용하는 데 방해가 되는 가장 까다로운 몇 가지 문제를 고객을 대신해 해결합니다.

컴퓨터 비전, 언어, 추천 및 예측을 위해 사전 학습된 AI 서비스를 선택할 수 있으며 Amazon SageMaker를 통해 기계 학습 모델을 대규모로 구축, 학습 및 배포하거나 모든 주요 오픈 소스 프레임워크에 대한 지원을 바탕으로 사용자 지정 모델을 구축할 수 있습니다.

AWS의 기능은 가장 포괄적인 클라우드 플랫폼을 기반으로 구축되며 고성능 컴퓨팅을 통해 기계 학습에 최적화되었습니다. 여기에 최고 수준의 보안 및 분석 기능까지 제공합니다.

600x400_ExpediaGroup_Logo

"AWS를 ML 플랫폼으로 선택한 후 세계적인 여행 플랫폼이 되겠다는 회사의 약속을 지킬 새로운 방법을 찾았습니다."

--Matthew Fryer, Hotels.com 부사장 겸 최고 데이터 과학자, Expedia Group

10,000명 이상의 고객

기계 학습은 그 어디보다 AWS에서 더 많이 실행됩니다.

AWS Machine Learning 고객

ML_Services_BLK
ML 서비스

신속한 ML 구축, 학습 및 배포

AI_Services_BLK
AI 서비스

애플리케이션에 손쉽게 인텔리전스 추가

Frameworks_BLK
프레임워크

다양한 선택 및 탁월한 유연성을 가능하게 하는 가장 폭넓은 프레임워크 지원

Compute_BLK
컴퓨팅

가장 빠르고 가장 저렴한 컴퓨팅 옵션

Analytics_Security_BLK
분석 및 보안

모든 것을 갖춘 포괄적인 기능

Build_Expertise_BLK
학습 도구

AWS DeepRacer 및 DeepLens를 사용한 ML 심층 분석

ML 서비스

Amazon SageMaker

기계 학습 모델의 신속한 구축, 교육 및 배포

Amazon SageMaker는 개발자 및 데이터 과학자가 모든 규모의 기계 학습 모델을 쉽고 빠르게 구축, 교육 및 배포할 수 있도록 지원합니다. 실시간 사기 탐지를 위한 모델을 실행하는 것부터 잠재적 약물의 생물학적 영향을 분석하고, 야구의 도루 성공률을 예측하는 것에 이르기까지, 전체 사용 사례 및 업계에 걸쳐 기계 학습을 성공적으로 구현하는 데 방해가 되는 복잡성을 제거합니다.

구축


10배 더 높은 성능을 제공하는 알고리즘: Amazon SageMaker의 사전 설치되고 최적화된 알고리즘을 사용하여 10배 더 높은 성능을 제공합니다.

사전 구축된 Jupyter Notebook: 훈련 데이터 및 전처리를 위한 완전관리형 인스턴스입니다.

알고리즘 마켓플레이스: AWS Marketplace에서 기계 학습용으로 제공되는 다양한 알고리즘 및 모델을 선택할 수 있습니다.

70% 비용 절감: Amazon SageMaker Ground Truth를 통해 고도로 정확한 학습 데이터 세트를 구축하고 데이터 레이블 지정 비용을 최대 70%까지 절감할 수 있습니다.

학습


AutoML 기능을 통한 원클릭 학습 및 자동 모델 튜닝으로 모델 예측의 정확도를 최대화할 수 있습니다.

한 번 학습 후 모든 위치에서 2배 높은 성능으로 실행: Amazon SageMaker Neo를 사용하면 모델을 한 번 학습한 후 최대 2배 높은 성능으로 여러 하드웨어 구성에서 실행할 수 있습니다.

완전관리형: 모든 기본 인프라가 관리되므로 모델 학습을 간소화하고 모델을 손쉽게 조정할 수 있습니다.

 

배포


원클릭 배포: 여러 영역에 걸쳐 Auto-Scaling 클러스터를 분산 배포하여 고성능 및 고가용성을 제공할 수 있습니다.

추론 비용 최대 75% 절감: Amazon Elastic Inference를 통해 필요한 GPU 성능의 정확한 양을 프로비저닝할 수 있습니다.

자동 A/B 테스트: 최대 5개 모델에 대한 A/B 테스트가 관리되므로 유연하게 실험을 실행할 수 있습니다.

Auto Scaling을 통한 완전관리형 호스팅: 관리형 프로덕션 인프라에서 상태 확인을 수행하고, 보안 패치를 적용하고, 일상적인 유지 관리를 시행할 수 있습니다.

600x400_GE_Healthcare_dark
600x400_Hotels_Com
600x400_NFL
600x400_Intuit_Logo
600x400_Thomson_Reuters_dark
600x400_DowJones_dark

AI 서비스

애플리케이션에 손쉽게 인텔리전스 추가

기계 학습 기술이 없어도 사용 가능

AWS의 사전 학습된 AI 서비스는 애플리케이션 및 워크플로에 바로 사용 가능한 인텔리전스를 제공합니다. AI 서비스는 애플리케이션에 쉽게 통합되므로 개인화된 추천, 콜 센터 현대화, 안전 및 보안 개선과 고객 참여 증진 같은 일반적인 사용 사례를 해결할 수 있습니다. Amazon.com 및 ML 서비스를 구동하는 것과 동일한 딥 러닝 기술이 사용되므로 지속적으로 학습하는 API의 품질 및 정확성을 얻을 수 있습니다. 가장 좋은 점은 기계 학습에 대한 경험이 없어도 AWS 기반 AI 서비스를 사용할 수 있다는 것입니다.

product-icon_AWS_Concierge_125_squid-ink

추천

Amazon.com에 사용되는 것과 동일한 추천 기술로 고객 경험을 개인화할 수 있습니다.

product-icon_AWS_Seer_125_squid-ink

예측

Amazon.com에 사용되는 것과 동일한 기계 학습 예측 기술을 바탕으로 정확한 예측 모델을 구축할 수 있습니다.

product-icon_Amazon_Rekognition_icon_squid_ink_125

이미지 및 비디오 분석

애플리케이션에 이미지 및 비디오 분석 기능을 추가해 자산 카탈로그를 생성하고, 미디어 워크플로를 자동화하고, 의미를 추출할 수 있습니다.

product-icon_Amazon_Comprehend_icon_squid_ink_125

고급 텍스트 분석

자연어 처리 기능을 사용해 구조화되지 않은 텍스트에서 분석 정보 및 관계를 추출할 수 있습니다.

product-icon_AWS_Hieroglyph_125-squid-ink

문서 분석

수백만 개의 문서에서 단 몇 시간 안에 텍스트 및 데이터를 자동으로 추출하여 수동 작업을 줄일 수 있습니다.

product-icon_Amazon_Polly_icon_squid_ink_125

음성

텍스트를 생생한 음성으로 변환해 애플리케이션에 음성 기능을 더할 수 있습니다.

product-icon_Amazon_Lex_icon_squid_ink_125

대화 에이전트

대화 에이전트를 손쉽게 구축해 고객 서비스를 개선하고 콜 센터 효율성을 높일 수 있습니다.

product-icon_Amazon_Translate_icon_squid_ink_125

번역

효율적이고 경제적인 번역을 통해 접근 범위를 확대하고 여러 언어로 대상에 접근할 수 있습니다.

product-icon_Amazon_Transcribe_icon_squid_ink_125

전사

고품질 음성-텍스트 변환 기능을 애플리케이션 및 워크플로에 추가할 수 있습니다.

600x400_Motorola-Solutions_Logo
600x400_duolingo
600x400_Finra_Logo
600x400_Vidmob_Logo
600x400_NASA_Logo
600x400_GE-Appliances_Logo

ML 프레임워크

다양한 ML 프레임워크를 선택하고 유연하게 사용 가능

TensorFlow, PyTorch, Apache MXNet 및 기타 주요 프레임워크 중에서 실험에 사용할 프레임워크를 선택하고 기계 학습 알고리즘을 사용자 지정합니다. 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 사용할 수 있습니다.

  • 딥 러닝 프로젝트의 81%가 AWS의 클라우드에서 실행됨
  • TensorFlow 프로젝트의 85%가 AWS의 클라우드에서 실행됨
  • 학습 시간 50% 단축: ResNet-50 벤치마킹 테스트에서 측정된 바와 같이 AWS 최적화 TensorFlow는 50% 이상 단축된 가장 빠른 훈련 시간을 기록함
  • 90% 조정 효율성: AWS 최적화 TensorFlow를 사용하면 거의 선형에 가까운 조정 효율성(최대 90%)을 실현할 수 있음(주가 TensorFlow의 경우 65%)

85%

AWS의 클라우드에서 실행되는 TensorFlow 프로젝트의 비율

600x400_Zendesk_Logo
300x200_NewsCorp_AUS
600x400_HUDL_dark
600x400_Snap_Logo
600x400_Celgene_dark
600x400_Siemens_Logo

컴퓨팅

모든 사용 사례에 적합한 컴퓨팅 구축

컴퓨팅 집약적인 딥 러닝을 위한 GPU부터 전문 하드웨어 가속을 위한 FPGA 및 추론 실행을 위한 고용량 메모리 인스턴스에 이르기까지 폭넓고 강력한 컴퓨팅 옵션을 활용할 수 있습니다. Amazon EC2는 모델을 학습하든 학습된 모델에서 추론을 실행하든, 기계 학습 사용 사례에 최적화된 다양한 인스턴스 유형을 제공합니다.

  • P3dn 인스턴스를 사용하여 다른 공급자보다 3배 더 빠른 네트워크 처리량 제공
  • 3.0GHz 인텔 제온 기반의 C5 인스턴스를 사용하여 이전 세대 인스턴스보다 가격 및 성능을 25% 개선
  • FPGA(Field Programmable Gate Array)를 탑재한 F1 인스턴스를 사용하여 고객 하드웨어 가속화

GPU  |  Amazon EC2 P3

사용자 지정 추론  |  Amazon Elastic Inference

CPU  |  Amazon EC2 C5

FPGA  |  Amazon EC2 F1

EDGE  |  AWS Greengrass

 


분석 및 보안

기계 학습용 분석 및 보안

성공적인 기계 학습을 위해서는 기계 학습 기능이 필요할 뿐 아니라 적절한 보안, 데이터 스토어 및 분석 서비스가 공동 작용해야 합니다. AWS에서는 가장 포괄적인 기능을 활용하여 기계 학습 워크로드를 지원할 수 있습니다.

  • Amazon S3 및 Amazon S3 Glacier를 스토리지로 사용하여 99.999999999%의 내구성과 비교 불가능한 가용성 제공
  • Amazon Redshift를 분석에 사용하여 최대 400% 더 빠른 데이터 쿼리 실행
  • 가장 깊이 있는 보안 및 암호화 기능 
 
 
 

스토리지  |  Amazon S3

분석  |  AWS 분석

보안 AWS 보안

학습 도구

기계 학습 심층 분석

AWS DeepRacer

AWS DeepRacer는 자율 주행을 통해 강화 학습에 대해 배울 수 있는 1/18 비율의 완전자율주행 차량입니다.

  • RL 모델을 AWS DeepRacer에 배포하여 실제 환경에서 경주의 흥분을 경험해 보십시오.
  • Amazon SageMaker에서 모델을 구축한 후 AWS DeepRacer 3D 레이싱 시뮬레이터를 사용해 트랙을 학습하고, 테스트하고, 반복할 수 있습니다.
  • 2019년부터 세계 최초의 글로벌 자율 주행 리그가 열립니다. 이 리그에 참가하여 상금을 획득하고 모두가 원하는 AWS DeepRacer Cup에 진출할 기회를 얻으십시오.

Silverstone-PDP-Image_BACK-VIEW
deeplens-black

AWS DeepLens

AWS DeepLens는 딥 러닝이 활성화된 세계 최초의 개발자용 비디오 카메라입니다. Amazon SageMaker 및 다수의 다른 AWS 서비스와 통합되며 실용적인 실습 예제가 포함된 샘플 프로젝트를 통해 10분 안에 딥 러닝을 시작할 수 있습니다.

  • AWS DeepLens의 사전 학습된 모델 라이브러리에서 딥 러닝 모델을 선택하거나 Amazon SageMaker로 학습한 자체 모델을 선택하고,
  • 클릭 한 번으로 모델을 디바이스에 배포할 수 있습니다.
  • 그런 다음 AWS Management Console에서 실시간으로 결과를 지켜볼 수 있습니다.

ML 프로그램  |  조직용

Amazon ML Solutions Lab

Amazon ML Solutions Lab은 실습 교육 워크샵과 전문가 자문 서비스를 함께 제공하여 비즈니스 당면 과제를 해결하는 것부터 시작해 기계 학습 기반 솔루션 개발 프로세스를 단계적으로 진행할 수 있도록 돕습니다. 이 프로세스를 통해 배운 내용을 조직의 다른 영역에서 활용하여 비즈니스 기회에 기계 학습을 적용할 수 있습니다.

ML 프로그램  |  연구원용

Amazon ML 연구 지원금

AWS Machine Learning Research Awards 프로그램은 새로운 기계 학습을 연구하는 대학 학부, 교수, 박사 과정 및 박사 후 과정 학생을 위한 자금을 지원합니다. 목표는 다양한 ML 애플리케이션과 중점 분야에서 혁신적인 알고리즘, 간행물, 소스 코드 개발에 박차를 가하는 것입니다. 

ML 프로그램  |  개발자

AWS Machine Learning University

AWS Machine Learning University는 Amazon 개발자의 교육에 사용되는 것과 동일한 자료에 기반을 둔 체계적인 기계 학습 과정을 제공합니다. 이러한 과정에는 기본 지식 및 실제 응용 정보가 포함되어 있습니다.