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Amazon SageMaker를 활용한 학습 도우미 플랫폼, Course Hero
작성일: 2019-08-20

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 플랫폼 역할을 하는 Amazon Machine Learning을 사용하여 스스로 약간의 학습을 할 수 있는 장비를 갖추고 있습니다.

 

Course Hero의 AI팀은 회사의 시맨틱 정보 그래프 작성을 담당합니다. 해당 그래프는 지속적으로 확장되며 학생들이 개인에 맞춤화된 학습 경험을 접할 수 있게 합니다. 또한 교육자들에게 그들만의 고유한 수업 내용을 만들 수 있도록 도구를 제공합니다.

 

Course Hero에서 제공하는 서비스의 대부분은 컴퓨팅 및 ML과 같은 AWS의 몇몇 서비스에 의존합니다. 예를 들어 Amazon Elasticsearch Service(Amazon ES)는 학생과 교사가 정보를 서칭할 때 필요한 검색 기능을 강화합니다. Amazon ES 플랫폼은 Course Hero 팀이 API 확장 플러그인을 통해 사용자 지정 구현을 작성할 수 있게 합니다. 플러그인은 지역적으로 고밀도 시맨틱 검색 기능이 필요한 좀 더 난해한 검색에도 관련 사용자 경험을 생성할 수 있는 유연성을 제공합니다.

 

학생과 교사는 자신의 콘텐츠를 업로드하는 대신 Course Hero의 문서 라이브러리에서 검색을 합니다. (무료로 액세스 가능) 단, Course Hero는 모든 문서를 출판 가능한 라이브러리 자료로 허용하지 않고, 클라우드 기반 베팅 프로세스를 거친 후에 문서가 라이브러리에 승인됩니다. 새 문서가 업로드되면 Amazon EMR 및 Amazon SageMaker 추론 파이프 라인에서 실행되는 인공 지능 플랫폼이 문서를 확인하고 사기, 명예 규칙 위반, 저작권 침해 및 스팸에 대해 검증합니다.

 

품질 검사를 통과한 문서는 Amazon SageMaker Ground Truth가 수집한 레이블 데이터 기반 ML 모델을 사용하여 추가 처리 및 태그 지정 단계로 이동합니다. 해당 문서 레이블을 사용하면 학생이 어떤 종류의 정보를 이용하는지 파악한 후 다른 유용한 자료를 예측할 수 있습니다.

 

이러한 방식으로 경험을 개인화함으로써 Course Hero는 각 사용자에게 학습 요구에 맞는 관련 콘텐츠를 제공합니다. 이렇게 올바른 콘텐츠를 제공함으로써 학생들은 더 깊이 정보를 이해하고 학습 목표를 보다 효율적으로 충족시킬 수 있습니다.

 

AWS는 Course Hero의 종합 플랫폼입니다. Course Hero는 위에서 설명한 학생편 사용 사례 외에도 임시 분석, 데이터 탐색, 추세 검색, 실시간 분석, 사기 탐지 등을 위해 AWS 서비스를 사용합니다. Course Hero는 다음을 포함하여 주요 AWS 서비스를 사용하여 데이터 플랫폼을 구성합니다.

 

 

Course Hero의 계획, 추적 및 모니터링 플랫폼은 모든 모니터링 및 서비스 센터를 원활히 유지하기 위해  KibanaLogstashAmazon CloudWatch를 사용합니다.

다음 다이어그램은 이러한 모든 구성 요소가 어떻게 함께 작동하는지를 보여줍니다.

 

 

Course Hero팀은 Course Hero를 지원하는 기존 AWS 기술을 더욱 강화하기 위해 Amazon Forecast를 포함하여 시계열 및 재무 예측을 위한 추가 서비스를 탐색하고 있습니다. 또한 Amazon Echo를 사용하여 Alexa에 질문을 할 수 있는 서비스 출시 또한 고려하고 있습니다.

 

Course Hero의 Machine Learning 및 Search Sciences 책임자인 Saurabh Khanwalkar는 전체 머신 러닝, 엔지니어링 및 인공 지능 스택은 AWS에서 실행된다 하였으며, CI/CD 파이프 라인에서 코드 워크 벤치, 엔드 투 엔드 모델 개발, 스테이징 및 프로덕션 유추에 이르기까지 모두 AWS를 사용하고 있다고 말했습니다.

 

 

원문 URL: https://aws.amazon.com/ko/blogs/machine-learning/making-sages-course-hero-sagemaker-help-students-learn/

 

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