기계 학습
AI는 이전에 인간의 지능이 필요했던 작업을 복제할 수 있는 모든 시스템을 설명하는 방법입니다. 인공지능은 대체로 인간의 판단이 필요한 복잡한 의사 결정과 관련이 있는데 대부분의 사용 사레는 인간의 판단과 유사한 높은 수준의 확실성을 가지고 예측 또는 결정을 내리는 것입니다.
머신러닝
기계 학습, 머신러닝은 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말합니다. 오늘날 거의모든 AI 시스템은 모델로 알려진 의사결정 논리를 생성하고 검증하기 위해 대량의 데이터를 사용하는 기계 학습을 사용하여 생성됩니다. 그런 다음 AI 애플리케이션은 입력 데이터를 해당 모델에 공급하고 모델은 인간과 유사한 결정을 출력합니다. 딥 러닝은 딥뉴럴 네트워크로 알려진 기술을 사용하는 기계 학습의 유형입니다. 이 시스템은 인간의 뇌가 기능하는 방식을 복제하는데 이를 통해 AI 시스템은 이전에 가능했던 것보다 더 복잡한 사용 사례를 처리할 수 있습니다.
Amazon은 20년 이상 개인화 및 공급망과 같은 영역에서 머신러닝을 적용해 왔습니다. 이제 기계 학습은 Amazon의 필수 부분으로 볼 수 있습니다. Amazon Prime과 같은 서비스에 편의성, 비용 및 배송 속도에 대한 고객 기대치를 제공하기 위해 전 세계에서 판매하는 각 제품에 대한 적절한 수요량을 예측할 수 있는 예측 시스템 개발을 포함하여 이행 프로세스 전반에 걸쳐 머신러닝 알고리즘을 사용합니다. 또한, Prime Air Drone을 통해 자율 비행 및 주문 처리 센터의 로봇을 사용하여 소비자에게 패키지를 더욱더 빨리 제공하는 획기적인 기술을 개발했습니다.
AWS는 지난 12개월 동안 250개 이상의 새로운 기계 학습 및 인공 지능 기능을 출시했는데, 슬라이드의 최상위 계층을 보면 개발자가 머신러닝 기술 없이도 모든 애플리케이션에 인텔리전스를 쉽게 추가할 수 있는 AI 서비스가 있습니다. 사전 훈련된 모델은 고객 경험을 개인화하고 비즈니스 지표를 예측하고 대화를 번역하고 문서에서 의미를 추출하는 등의 층을 보면 Amazon Sagemaker이 있는데 모든 개발자와 데이터 과학자가 대규모의 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포할 수 있는 기능을 제공하는 서비스입니다.
맨 아래 계층 보면 전문 머신러닝 실무자를 위한 프레임워크, 인터페이스 및 인프라가 있습니다. 프레임워크 계층에는 TensorFlow, PyTorch 및 MXNet의 세 가지 프레임워크가 주로 사용됩니다. 현재 클라우드 기반 TensorFlow의 92%, 그리고 클라우드 기반 PyTorch의 91%가 AWS에서 실행되고 있습니다.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker는 모든 개발자 및 데이터 과학자가 기계 학습(ML) 모델을 빠르게 구축, 학습 및 배포할 수 있도록 하는 완전 관리형 서비스입니다. SageMaker는 기계 학습 프로세스의 각 단계에서 부담스러운 작업을 제거하여 고품질의 모델을 보다 쉽게 개발할 수 있는 서비스입니다. 슬라이드에 나와 있듯이 준비, 빌드, 학습 및 튜닝, 배포 및 관리에 이르기까지 SageMaker는 기계 학습에 필요한 다양한 기능이 포함된 서비스입니다.
Amazon Rekognition
Amazon Rekognition은 애플리케이션에 이미지 및 비디오 분석을 쉽게 추가할 수 있는 서비스입니다. Amazon의 컴퓨터 비전 과학자들이 개발한 뛰어난 딥 러닝 기술을 기반으로 하고 있습니다. Rekognition Image는 객체, 장면 및 얼굴을 감지하는 이미지 서비스입니다. 텍스트를 추출하고, 유명인사를 인식하며, 이미지에서 부적절한 콘텐츠를 식별합니다. 또한, 얼굴을 검색하고 비교하는 것 역시 가능합니다. 다양한 사용자 확인, 사람 수 계산, 공공 안전 사례를 위해 얼굴 탐지 등에 사용할 수 있는 매우 정확한 얼굴 분석 및 검색 기능도 사용할 수 있습니다. Amazon Rekognition Custom Labels를 사용하면 특정한 이미지의 객체와 장면을 식별할 수 있습니다.
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