Author: Antje Barth

비즈니스 애플리케이션에 기계 학습(ML)을 채택하는 사례가 늘어남에 따라 기업은 ML 수명 주기 전반에 걸쳐 간소화된 액세스 제어와 향상된 가시성을 통해 ML 프로젝트의 거버넌스를 개선할 방법을 찾고 있습니다. 이러한 노력의 공통적인 과제는 다양한 그룹 및 ML 활동에 적절한 사용자 권한을 관리하는 것입니다. 예를 들어, 모델을 구축하고 교육하는 팀의 데이터 과학자는 일반적으로 ML 파이프라인을 관리하는 MLOps 엔지니어와는 […]

Amazon Connect는 사용이 간편한 클라우드 콜 센터로, 규모에 관계없이 모든 회사가 저렴한 비용으로 우수한 고객 서비스를 제공할 수 있도록 돕습니다. Amazon Connect 발표 내용에 관심을 가지고 꾸준히 보신 분이라면 Amazon Connect에 점점 더 많은 기계 학습(ML) 기반 기능이 추가되고 있다는 사실을 눈치채셨을 것입니다. ML을 기반으로 이미 더욱 스마트해진 Amazon Connect를 사용하면 실시간으로 대화를 분석하고 콜 […]

Amazon SageMaker JumpStart는 ML 여정을 가속화하는 데 도움이 되는 기계 학습(ML) 허브입니다. SageMaker JumpStart를 사용하면 인기 모델 허브의 사전 학습된 모델, 기사 요약 및 이미지 생성과 같은 작업을 수행하는 데 도움이 되는 사전 학습된 기초 모델, 일반적인 사용 사례를 해결하는 엔드 투 엔드 솔루션을 포함한 내장 알고리즘에 액세스할 수 있습니다. 이제 SageMaker JumpStart를 사용하여 AWS […]

오늘 Amazon SageMaker Studio를 위해 새롭게 재디자인된 사용자 인터페이스(UI)를 발표하게 되어 매우 기쁩니다. SageMaker Studio는 포괄적인 ML 도구 세트를 사용하여 모든 기계 학습(ML) 개발 단계를 수행할 수 있는 단일 웹 기반 시각적 인터페이스를 제공합니다. 예를 들어 SageMaker Data Wrangler를 사용하여 데이터를 준비하고, 완전 관리형 Jupyter Notebook으로 ML 모델을 구축하고, SageMaker의 다중 모델 엔드포인트를 사용하여 모델을 […]

기계 학습(ML) 워크로드를 제작 환경으로 옮길 때에는 배포 모델을 지속적으로 모니터링하고, 모델 성능의 편차가 발견되면 이를 처음부터 다시 수행해야 합니다. 신규 모델을 구축할 때는 일반적으로 기간별 추론 요청 데이터를 사용하여 오프라인에서 모델 검증을 시작합니다. 그러나 이 데이터는 때때로 현재의 실제 상황을 설명하지 못합니다. 예를 들어 제품 추천 모델에서 아직 보지 못한 신제품이 트렌드가 될 수 […]

2019년 당사는 데이터 과학 및 기계 학습(ML)을 위한 최초의 완전 통합 개발 환경(IDE)인 Amazon SageMaker Studio를 도입했습니다. SageMaker Studio를 사용하면 전용 도구와 통합되어 데이터 준비부터 모델 학습 및 디버깅, 실험 추적, 모델 배포 및 모니터링, 파이프라인 관리에 이르기까지 모든 ML 단계를 수행하는 완전 관리형 Jupyter Notebook에 액세스할 수 있습니다. 오늘 ML 개발 워크플로 전반의 효율성을 […]

이번 주 뉴스 및 공지 사항을 전해 드리겠습니다. 우선 제 웹 브라우저에서 AWS 관리 콘솔을 다크 모드로 전환하고 바로 살펴보겠습니다. 지난 주 출시 사항 다음은 지난 주에 주목을 끌었던 몇 가지 출시 사항입니다. 함부르크와 바르샤바의 AWS 로컬 영역을 이제 일반 사용자에게 제공 가능 AWS 로컬 영역을 사용하면 지연 시간에 민감한 애플리케이션을 최종 사용자와 더 가까운 […]

딥 러닝(DL) 모델은 지난 몇 년 동안 규모와 복잡성이 증가하면서 훈련 시간이 며칠에서 몇 주로 늘어났습니다. GPT-3 규모의 대형 언어 모델을 훈련하는 데 몇 개월이 걸리므로 훈련 비용이 기하급수적으로 증가할 수 있습니다. 모델 훈련 시간을 단축하고 기계 학습(ML) 실무자가 빠르게 반복할 수 있도록 AWS는 칩, 서버 및 데이터 센터 연결 전반을 혁신해왔습니다. AWS re:Invent 2021에서 […]

인공 지능은 우리 주변에 있습니다. AI는 특정 이메일을 스팸 폴더로 보냅니다. 자동 수정 기능을 제공하므로 문자를 보낼 때 오타를 수정하는 데 유용합니다. 이제 이것을 비즈니스 문제 해결에 사용할 수 있습니다. 비즈니스에서 데이터 기반 통찰력은 가치가 점점 더 높아지고 있습니다. 이러한 인사이트는 종종 AI의 하위 집합이자 복잡한 AI 시스템의 기반인 기계 학습(ML)을 통해 발견됩니다. 그리고 ML […]

저는 얼마 전 캘리포니아주 로스앤젤레스와 샌프란시스코에서 열린 데이터 및 기계 학습(ML) 컨퍼런스를 참가한 후, 이제 막 돌아온 참입니다. 고객 및 개발자와 최신 기술 동향 및 사용 사례에 대해 이야기할 수 있는 좋은 시간이었습니다. 지난 주에도 AWS에서는 여러 건의 출시가 있었습니다. 지난 주 출시 사항 다음은 지난 주에 주목을 끌었던 몇 가지 출시 사항입니다. Amazon QuickSight에서 […]