Amazon Web Services 한국 블로그
Category: Artificial Intelligence
Amazon DevOps Guru – ML 기반 애플리케이션 오류 및 수정 사항 예측 서비스
오늘, 개발자 및 운영자가 운영 문제를 자동으로 감지하고 수정 사항을 추천하여 애플리케이션 가용성을 쉽게 개선할 수 있는 완전 관리형 운영 서비스인 Amazon DevOps Guru를 발표합니다. DevOps Guru는 Amazon.com 및 Amazon Web Services(AWS)에서 수년간 우수한 운영을 통해 얻은 정보를 기반으로 하는 기계 학습을 적용하여 애플리케이션 지표, 로그, 이벤트 등의 데이터를 자동으로 수집하고 분석함으로써 정상적인 운영 패턴에서 […]
Amazon Lookout for Vision – 새로운 ML 서비스로 제조 결함 감지 간소화 (서울 리전 포함)
오늘, 저는 산업 환경에서 고객이 생산 단위 및 장비의 외관 결함을 쉽고 비용 효율적으로 감지할 수 있도록 지원하는 새로운 기계 학습 (ML) 서비스인 Amazon Lookout for Vision을 발표하게 되어 기쁩니다. 이 이미지에서 결함이 있는 회로 기판을 찾을 수 있습니까? 회로 기판에 익숙하다면 해낼 수도 있겠지만, 저의 경우에는 오류를 찾아내는 데 상당한 시간이 걸렸습니다. 인간은 제대로 […]
새로운 기능 -Amazon Lookout for Equipment, 센서 데이터를 분석하여 장비 고장 감지 (서울 리전 포함)
산업 장비를 운영하는 기업은 운영 효율성을 개선하고 구성 요소 고장으로 인한 예기치 않은 가동 중지 시간을 방지하기 위해 끊임없이 노력합니다. 그들은 수년간 물리적 센서 (태그), 데이터 연결, 데이터 스토리지 및 대시보드 구축에 많이 반복적으로 투자하여 장비의 상태를 모니터링하고 실시간 알림을 받습니다. 기본 데이터 분석 방법은 단일 변수 임계값 및 물리 기반 모델링 접근법으로, 이러한 방법은 […]
AWS Panorama Appliance: 컴퓨터 비전 애플리케이션을 엣지에 도입
오늘 AWS re:Invent에서 AWS Panorama Appliance preview를 공개했습니다. 또한 AWS Panorama SDK도 곧 제공될 예정이라고 발표했습니다. AWS Panorama Appliance와 AWS Panorama SDK로 조직은 온프레미스 카메라에 컴퓨터 비전을 도입하고 뛰어난 정확도와 짧은 지연 시간의 자동화된 예측을 수행할 수 있습니다. 지난 수십 년간 컴퓨터 비전은 학자들이 논의하는 주제에서 전 세계 기업에서 사용하는 도구로 발전했습니다. 클라우드는 이러한 성장에서 […]
Amazon Monitron, 예측 유지 관리를 가능하게 하는 간단하고 비용 효율적인 서비스
오늘 잠재적인 장애를 감지하고 개발 오류를 추적할 수 있는 상태 모니터링 서비스인 Amazon Monitron을 발표하게 되어 기쁩니다. 이 서비스를 사용하면 예측형 유지 관리를 구현하고 계획되지 않은 다운타임을 줄일 수 있습니다. 실제로 저는 몇 달 전에 새 세탁기를 구매했습니다. 배송 기사님이 지하실에 세탁기를 설치하는 동안 우리는 요즘 이러한 제품들은 몇 년밖에 못 쓴다며 믿음이 안 간다는 […]
Amazon SageMaker Studio, 서울 리전 출시
Amazon SageMaker Studio는 기계 학습 모델을 쉽게 빌드, 훈련, 디버깅, 배포 및 모니터링할 수 있게 해주는 기계 학습을 위한 웹 기반의 통합 개발 환경(IDE)입니다. Studio는 생산성을 높이는 동시에 실험에서 생산에 이르기까지 모델을 적용하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. 단일 통합 시각적 인터페이스에서 고객은 다음 작업을 수행할 수 있습니다. 작년 AWS re:Invent에서 출시 된 후, 꾸준한 […]
Amazon Alexa, 비용 효율적인 EC2 Inf1 인스턴스 기반 추론 작업 전환 사례
Amazon Alexa 팀은 대다수의 GPU 기반 기계 학습 추론 워크로드를 AWS Inferentia 기반의 Amazon Elastic Compute Cloud(EC2) Inf1 인스턴스로 마이그레이션했습니다. 그 결과 GPU 기반 인스턴스에 비해 Alexa 텍스트-음성 변환 워크로드의 전체 지연이 25% 단축되고 비용이 30% 절감되었습니다. 지연이 짧으면 Alexa 엔지니어가 보다 복잡한 알고리즘으로 혁신하고 Alexa의 전반적인 고객 경험을 개선할 수 있습니다. AWS는 클라우드에서 최저 […]
AWS DeepRacer Hero 인터뷰 — 당근마켓 유정열님
AWS DeepRacer는 강화 학습 기법을 통해 흥미를 가지고 기계 학습 공부를 시작할 수 있습니다. 클라우드 기반 3D 레이싱 시뮬레이터, 기계 학습 모델로 움직이는 자율 경주용 자동차 및 글로벌 레이싱 리그를 통해 많은 개발자들의 높은 관심을 받았습니다. 우리 나라에서도 예외가 아니어서, 2019년 AWS Summit 서울 리그 이후 많은 분들이 딥레이싱을 즐기고 있습니다. 오늘은 이번에 AWS Machine […]
AWS DeepComposer Challenge 우승자 인터뷰 – 메가존 클라우드 이성인님
AWS DeepComposer 는 개발자에게 음악을 통해 기계 학습 (ML)을 공부할 수 있는 창의적인 방법을 제공합니다. 지난 6 월에는 개발자가 AWS DeepComposer를 사용하여 독창적 인 작곡을 만들고 ML 기술을 선 보이기 위해 경쟁하는 월간 글로벌 대회인 지난 AWS DeepComposer Chartbusters를 시작했습니다. 세 번째 도전 과제인 The Sounds of Science 는 개발자에게 비디오 클립 용 배경 음악을 […]
기계 학습 및 고성능 컴퓨팅(HPC)을 위한 GPU 기반 Amazon EC2 P4 인스턴스 신규 출시
Amazon EC2 팀은 지난 10여 년 동안 고객에게 GPU 장착 인스턴스를 제공해 왔습니다. 1세대 클러스터 GPU 인스턴스는 2010년 후반에 시작되었고, 그다음부터 G2(2013), P2(2016), P3(2017), G3(2017), P3dn(2018) 및 G4(2019) 인스턴스가 출시되었습니다. 각각 충분한 CPU 전력, 메모리 및 네트워크 대역폭과 함께 용량을 계속 늘릴 수 있는 GPU를 통합하므로 GPU를 최대한 활용할 수 있습니다. 새로운 EC2 P4 인스턴스 […]