관리형 스팟 교육, Amazon SageMaker 교육 비용을 최대 90%까지 절감

Amazon SageMaker는 개발자와 데이터 과학자가 모든 규모의 모델을 쉽게 구축, 교육 및 배포할 수 있도록 하는 완전 관리형 모듈식 기계 학습(ML) 서비스입니다. 내장 알고리즘을 사용하거나 자체 알고리즘을 가져올 수 있고, AWS Marketplace의 사용 가능한 알고리즘 중에서 선택할 수도 있기 때문에 ML 모델을 실험에서 스케일 아웃 프로덕션으로 전환하는 것이 그 무엇보다 훨씬 쉽고 빠릅니다. Amazon SageMaker의 주요 이점…

동네 맛집 음식을 집으로… Amazon Rekognition을 활용한 Deliveroo 서비스

소프트웨어 엔지니어인 Florian Thomas는 Deliveroo를 설명할 때 빠르게 성장하며 수요가 아주 높은 회사라고 언급했습니다. 또한 “결국 모든 사람은 음식을 반드시 먹어야 하고, 우리의 미션은 사람들이 음식을 주문하는 방식을 바꾸는 것입니다.”라고 말을 덧붙였습니다. Deliveroo는 고객이 가장 선호하는 음식을 그들의 문 앞까지 가져오도록 레스토랑과 제휴를 맺는 사업을 특징으로 합니다.   Deliveroo는 창립자이자 CEO인 Will Shu가 런던으로 이사한 해,…

클라이언트에서 API를 사용한 Amazon Lex 세션 상태 관리

대화를 지원하는 봇의 구축을 시도해 보신 분이라면 대화 흐름 관리가 까다로운 일이라는 것을 아실겁니다. 실제 사용자(스크립트를 연습하지 않은 사람)는 대화 중간에 벗어날 수 있고, 그 현재 주제와 관련된 질문을 하거나 완전히 새로운 방향으로 대화를 나눌 수 있습니다. 자연스러운 대화는 역동적이고 종종 여러 주제를 다룹니다.   오늘 블로그 글에서는 API를 사용하여 새로운 의도로 전환하거나 그 전…

Amazon SageMaker Ground Truth을 사용법… 개체명 인식을 위한 데이터 레이블링 워크 플로우 추가하기

AWS re : Invent 2018에서 발표된 Amazon SageMaker Ground Truth를 사용하면 기계 학습 (ML, machine learning) 시스템을 교육하는 데 필요한 데이터 세트를 효율적이고 정확하게 레이블링 할 수 있습니다. Ground Truth는 레이블링 워크 플로가 포함되어 있고, 레이블링 작업자는 작업을 단계별로 수행하거나 성과를 얻을 수 있도록 도와주는 도구를 이용하는 것이 가능합니다. 내장된 워크 플로는 객체 감지, 이미지…

신규 AWS DeepLens 샘플 프로젝트 발표

오늘은 AWS DeepLens의 신규 샘플 프로젝트인 “작업자 안전 시스템 구축”과 “누가 커피를 가장 많이 마실까요?”라는 프로젝트에 대해 소개해 드릴 예정인데요. 이 출시 소식을 전하게 되어 매우 기쁘게 생각합니다. 해당 샘플 프로젝트는 컴퓨터 비전을 사용하여 AWS에서 완전한 머신 러닝 애플리케이션을 구축하는 방법에 대한 지침을 제공합니다. 애플리케이션은 Edge와 클라우드에 걸쳐 있으며 디바이스에서 실행되는 모델을 클라우드 상의 AWS…

Amazon SageMaker를 활용한 학습 도우미 플랫폼, Course Hero

Course Hero는 학생들이 수많은 과목에 대한 학습 안내서, 수업 노트 및 연습 문제 등을 포함하여 2,500만 개 이상의 코스별 학습 자료를 이용할 수 있도록 해주는 온라인 학습 플랫폼입니다. AWS에서 실행되는 이 플랫폼은 모든 학생이 자신감을 갖고 준비된 상태에서 수업을 들을 수 있게 하는 것을 목적으로 개발되었습니다. 이를 가능케 하기 위해 Course Hero는 주요 AI와 머신 러닝…

Amazon Polly를 사용하여 개발된 Volley와 음성으로 플레이 해보세요.

음성 기반의 서비스 경험에 대한 고객들의 관심은 날로 커지고 있습니다. Volley는 최첨단의 음성 제어 게임 및 엔터테인먼트 개발업체로써 인기 있는 스마트 스피커 게임 시리즈와 함께합니다. 이 Volley의 여러 기능은 Amazon Polly에 의존합니다.   매일 점점 더 많은 사람이 버튼을 누르는 대신 스마트 스피커에 음성 명령을 함으로써 조명을 켜고, 날씨를 확인하며, 음악을 틉니다. Volley는 샌프란시스코에서 시작한…

Amazon SageMaker, 이제 Apache MXNet 1.4 및 Model Server 지원

Apache MXNet 은 딥 뉴럴 네트워크를 교육 및 배포하는데 사용되는 오픈 소스 딥 러닝 소프트웨어 프레임 워크입니다. 데이터 과학자 및 기계 학습(ML) 개발자는 딥 러닝 모델을 구축할 때 유연성과 효율성을 갖춘 MXNet을 선호합니다. Amazon SageMaker는 MXNet을 포함한 모든 ML 프레임 워크 및 라이브러리에 대한 고객 경험을 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 최신 버전의 MXNet 1.4를 사용하면 MXNet 컨테이너를 인터넷이 없는 환경에서도 사용할…

휠체어 사용자들에게 자유를 선사하다… Amazon 머신러닝을 활용한 로봇의 기능과 그 이상의 가치

Loro(로로)는 사회적 보조 로봇으로 주변을 보며 감지하고, 말하고, 상호 작용함으로써 신체적 한계를 지닌 사용자들이 보다 더 생동감 있게 자신의 삶을 경험할 수 있도록 도와줍니다. Loro는 넓은 범위의 AWS 인공 지능(AI) 및 특히 기계 학습(ML) 서비스를 사용하여 광범위하게 서비스를 사용할 수 있도록 합니다.   로로의 공동 창업자인 David Hojah와 Johae Song 은 휠체어를 타고 다니는 친구이자 그들의 멘토인…

TensorFlow 및 Apache MXNet으로 Amazon SageMaker에서 Keras 모델 교육 및 배포하기

Keras는 딥 러닝을 위한 인기 있고 문서화가 잘 되어있는 오픈 소스 라이브러리이며, 아마존 SageMaker는 사용자에게 교육과 기계 학습 모델을 최적화하기 위한 쉬운 도구를 제공해 오고 있습니다. 지금까지는 사용자는 해당 두 가지 모두를 사용하기 위해 사용자 정의 컨테이너를 만들어야 했지만, Keras는 이제 TensorFlow 및 Apache MXNet를 위한 빌트인 TensorFlow 환경의 일부가 되었습니다. 그 결과 개발 프로세스가 간소화되었을 뿐만 아니라 스크립트 모드나 자동 모델 튜닝과…