이해해야 할 4가지 핵심 AI 개념

인공 지능(AI)이 전 산업 분야에 걸쳐 혁신적인 유스 케이스를 쏟아 내며 세상을 떠들썩하게 하고 있습니다. 영화에서 보듯이 AI 로봇으로 의사를 대체하는 것은 수십년이나 걸리는 일이지만 AI는 모든 산업 분야의 전문가들이 문제를 진단하고 해결하는 데 도움을 주어 소비자들이 음성으로 노래를 찾는 놀라운 일을 할 수 있게 합니다. 대부분의 사람들은 AI의 결과에 초점을 맞춥니다. 더 자세한 내용을…

Amazon Athena를 사용하여 Amazon DynamoDB 데이터의 고급 분석을 수행하고 시각화를 구축하는 방법

Amazon DynamoDB 서비스에서 수십억 개의 항목과 초당 수백만 개의 요청을 처리하여 막대한 분석 값을 얻을 수 있습니다. 그러나 분석 값을 얻으려면 데이터를 내보내야 합니다. DynamoDB 테이블에서 분석 플랫폼으로 데이터를 복사하면 풍부한 인사이트(insight)를 얻을 수 있습니다. 이를 위해 잘 설계된 빅 데이터 파이프라인을 통해 트랜잭션 처리와 분석을 분리할 수 있습니다. 이 게시글에서는 DynamoDB 테이블에서 Amazon S3로 데이터를…

IoT 분석기능을 일반적으로 사용 가능합니다.

AWS IoT 분석기능 서비스를 일반적으로 사용할 수 있다는 것을 발표하게 되어 기쁩니다. 고객들은 IoT 분석기능을 사용하여 연결된 디바이스 데이터를 정리, 처리, 암호화, 저장 및 분석할 수 있습니다. AWS IoT 분석기능은 현재 미국 동부(북부 버지니아), 미국 서부(오리건), 미국 동부(오하이오), 유럽 연합(아일랜드)에서 사용할 수 있습니다. 작년 11월, 동료인 Tara Walker는 AWS IoT 분석기능 서비스의 몇 가지 기능을…

Amazon Kinesis 분석을 통한 실시간 핫스팟 감지하기

오늘 저희는 여러분의 스트리밍 데이터에서 “핫스팟”을 감지하기 위한 새로운 머신러닝 기능을 Amazon Kinesis 데이터 분석에 출시할 예정입니다. 2016년 8월에 Kinesis 데이터 분석을 출시한 이후로 계속 기능을 추가해 왔습니다. 이미 알고 계실 것이지만, Kinesis 데이터 분석은 SQL조회를 작성하여 데이터에서 의미를 가져오고 그 결과를 Kinesis 데이터 Firehose, Kinesis 데이터 Streams 또는 AWS Lambda 기능으로 출력할 수 있도록…