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…

추억을 포착하다… Amazon Rekognition을 사용한 GeoSnapShot의 선수 식별법

스포츠 행사에 참가해 보신 적 있으신가요? 혹시 행사 사진이 나왔을 때 사진 속에 자신이 어디 있는지 찾으려고 공들여 사진을 샅샅히 파헤쳐본 경험이 있으신가요? 그렇다면 Amazon Rekognition에 의해 작동되는 GeoSnapShot을 만나보게 되시면, 그 혁신적인 솔루션에 고마움을 느끼게 되실 겁니다. GeoSnapShot의 설립자인 Andy Edwards는 스포츠 사진 촬영 분야에서 처음 그 이름을 알렸습니다. 그는 승마 선수인 그의 아내와…

Amazon Comprehend Medical과 Amazon Rekognition, 의료 이미지 내 개인정보 제거에 도움

임상의사는 환자에 대한 중요한 정보를 현대 의학의 기초 도구인 의료 이미지로 시각화해 병을 진단하고 치료할 수 있습니다. 의료 이미지가 디지털화되면서 의료 이미지를 안정적으로 저장하고, 공유하고, 보고, 검색하고, 큐레이팅 하는 기술이 크게 발달해 의료 전문가들에게 도움을 주고 있습니다. 의료 이미지 촬영장비의 수도 늘어났습니다. CT 스캔부터 MRI, 디지털 병리학, 초음파까지 의료 이미지 아카이브에 수집된 의료 데이터의 양도…

Amazon SageMaker 스크립트 모드에서 TensorFlow eager 실행 사용하기

이 글에서는 Amazon SageMaker 스크립트 모드를 사용하여 TensorFlow eager 실행 모드로 모델을 교육하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Eager 실행은 TensorFlow의 미래입니다. 현재 TensorFlow 1.x의 최신 버전에서 옵션으로 사용 가능하지만 TensorFlow 2의 기본 모드가 됩니다. 스크립트 모드와 eager 실행을 간략하게 설명한 다음 일반적인 회귀 작업 시나리오를 보여드리겠습니다. 다음으로 스크립트 모드와 eager 실행을 사용하여 이 작업을 해결하는 워크플로우에 대해…

Amazon Alexa 장치를 통해 WordPress 사이트 읽기

작년 초에 저희는 WordPress용 Amazon Polly 플러그인을 발표했습니다. 이 플러그인을 사용하면 WordPress를 사용하는 블로그 및 웹 사이트 크리에이터가 자신의 게시물, 기사 및 웹 사이트의 오디오 버전을 빠르고 쉽게 만들 수 있습니다. 몇 달 후, 저희는 Amazon Translate 서비스를 사용하여 웹 사이트의 콘텐츠를 다른 언어로 빠르게 변환할 수 있는 기능으로 플러그인을 업데이트했습니다. 이 기능을 사용하면 오디오…

EI 지원 TensorFlow 1.12에서 제공되는 유연한 새로운 Python API를 사용하여 Amazon Elastic Inference와 함께 TensorFlow 모델 배포

이제 EI(Amazon Elastic Inference)는 최신 버전의 TensorFlow­–1.12를 지원합니다. EI 가속기를 사용하여 TensorFlow 모델을 배포하는 새롭고 사용하기 쉬운 Python API 기능인 EIPredictor를 제공합니다. 이제 TensorFlow 모델을 EI와 함께 실행할 때 TensorFlow Serving을 사용하는 대신 추론 스크립트 내에서 이 새로운 Python API 기능을 사용할 수 있습니다. EIPredictor를 사용하면 쉽게 실험할 수 있으며 EI와 성능을 비교할 수 있습니다.…