AWS의 딥러닝 사용하여 자연재해에서 자산 피해를 최소화 하는 법

2017 년 산타 로사 (Santa Rosa) 화재와 허리케인 하비 (Hurricane Harvey)와 같은 자연 재해로 인해 매년 수십억 달러의 재산 피해가 발생하여 주택 소유자들이 경제적 어려움을 겪고 있습니다. 보험 회사는 영향을 받은 주택을 평가하기 위해 최선을 다하지만 평가가 가능해지기까지 몇 주가 소요될 수 있으며 주택을 인양하고 보호할 수 있습니다. 재산 데이터 분석 회사인 EagleView는 AWS의 딥러닝을…

Pixm- AWS에서 Apache MXNet 을 사용하여 딥러닝에 대한 피싱공격 대응하기

수많은 사이버 보안 노력에도 불구하고 피싱 공격은 계속 증가하고 있습니다. 보통 피싱이란 가해자가 평판이 좋은 회사인 것처럼 가장하고 암호 및 신용 카드 번호와 같은 개인 정보를 캐내려는 사기의 한 형태입니다. 가장 일반적인 사회 전략입니다. 최근 Verizon Data Breach Investigations 레포트에 따르면 모든 인터넷 침해 중 93 %가 피싱 이메일로 시작됩니다. 피싱 공격을 막는 기존의 솔루션은…

AWS Deep Learning AMI에 이제 ONNX가 포함되어 딥 러닝 프레임워크에서의 모델 이식성을 지원합니다.

Ubuntu 및 Amazon Linux용 AWS Deep Learning AMI (DLAMI)는 이제 Open Neural Network Exchange (ONNX)로 사전 설치되고 완벽하게 구성되어 딥러닝 프레임워크에서 모델 이식성을 지원합니다. 이 글에서는 ONNX를 소개하고 프레임워크에서 모델을 이식하기 위해 DLAMI에서 ONNX를 사용하는 방법을 보여줍니다.   ONNX 란 무엇인가? ONNX는 심층 학습 모델을 인코딩하고 디코딩하는 오픈 소스 라이브러리 및 직렬화 형식입니다. ONNX는 신경망…

AWS Deep Learning AMI는 이제 Amazon EC2 인스턴스 딥 러닝을 가속화하기 위해 최적화된 TensorFlow 1.9 및 Keras 2용 Apache MXNet 1.2를 지원합니다.

Ubuntu 및 Amazon Linux용 AWS Deep Learning AMI에는 이제 소스에서 직접 사용자 정의로 제작된 최적화된 TensorFlow 1.9의 빌드와 Amazon EC2 인스턴스 전반에 걸쳐 미세하게 조정된 고성능 훈련이 제공됩니다. 또한 AMI에는 최신 성능의 성능 및 사용 편의성이 향상된 Apache MXNet 1.2와 고성능 멀티-GPU 훈련을 지원하는 새로운 Keras 2-MXNet 백엔드 및 MXNet 모델 훈련을 위한 향상된 디버깅…

AWS Cloud 에서 GPU를 사용하여 확장가능한 멀티노드 딥 러닝 훈련하기

산업적 크기의 데이터셋에 대한 심층 신경 네트워크의 광범위한 도입에 대한 주요 도전과제는 이를 훈련시키는 데 필요한 시간과 자원입니다. 2012 년 ImageNet 대규모 시각 인식 공모전 (ILSVRC)에서 우승하였고 심층 신경 네트워크의 최신 호황을 누려온 AlexNet은 120만 개의 이미지와 1000개 범주의 데이터셋을 훈련시키기 위해 거의 일주일이 걸렸습니다. 기계 학습 모델을 개발하고 최적화하는 것은 반복적인 과정입니다. 여기에는 새로운…

도요타 연구소는 AWS에서 세계적인 규모로 심층 학습을 통해 안전하고 자동화된 주행을 가속화합니다.

자율 주행 차는 사회에 많은 혜택을 가져다 줄 수 있습니다. 도요타 연구소(TRI)의 최우선 과제 중 하나는 최신 인공 지능(AI) 기술을 적용해 도요타가 보다 안전하고 접근성이 뛰어나며 환경친화적인 자동차를 만드는 것입니다. TRI가 목표를 달성하도록 돕기 위해, 그들은 AWS(Amazon Web Services)에서 심층 학습으로 눈을 돌렸습니다. TRI는 Amazon EC2 P3인스턴스를 사용하여 이전에 사용했던 P2 인스턴스보다 4배 더 빠른…