BLOG 이제 Amazon SageMaker에서 개체 탐지 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 작성일: 2018-07-30 Amazon SageMaker는 기계 학습 모델을 쉽게 구축, 훈련 및 배치할 수 있도록 완전히 관리되고 확장성이 뛰어난 ML(기계 학습) 플랫폼입니다. 이것은 ML의 민주화를 향한 커다란 발걸음으로 개발자들을 위한 ML 공간의 진입 장벽을 낮추는 것입니다. 컴퓨터 비전은 이미지를 다루는 기계 학습의 한 분야입니다. 이미지를 사전…
BLOG Amazon SageMaker DeepAR은 이제 결측치, 범주형 및 시계열 특징, 일반화된 주파수를 지원합니다. 작성일: 2018-07-27 Amazon SageMaker에서 DeepAR의 몇가지 새로운 기능을 출시할 것입니다. DeepAR는 확률적 예측을 하기 위해 재귀 신경망(RNN)을 사용하여 시계열 예측 또는 예측을 위한 감독된 기계 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 출시된 이후 다양한 유스 케이스에 사용되어 왔습니다. 개발자들에게 결측치 지원, 사용자가 제공한 시계열…
BLOG Discover Financial Services(DSF), Amazon SageMaker가 제공하는 Robocar 이벤트를 통해 기계 학습을 적용합니다. 작성일: 2018-07-25 AWS 리인벤트에 참석한 Discover Financial Services (DFS) 팀원들은 Robocar Rally가 매우 뜻 깊은 경험이라고 입을 모아 이야기 했습니다. 이 해커톤에 참여함으로써 Discover의 핵심팀 구성원 6 명은 기계 학습 (ML) 및 AWS의 딥 러닝을 통해 생생한 경험을 얻었습니다. 그들은 너무나도 재미있는…
BLOG AWS PrivateLink를 사용하여 Amazon SageMaker에서 보안 예측 호출 작성일: 2018-07-23 Amazon SageMaker는 AWS PrivateLink를 통해 Amazon VPC(Virtual Private Cloud)엔드포인트를 지원하므로 인터넷을 사용하지 않고 VPC 내부의 Amazon SageMaker에서 호스팅하는 기계 학습 모델에 대한 예측 호출을 시작할 수 있습니다. Amazon SageMaker는 개발자와 데이터 과학자가 어떤 규모로든 기계 학습 모델을 빠르고 쉽게 구축, 훈련 및 배치할 수…
BLOG Amazon SageMaker에서 factorization machine을 사용하여 동영상 추천 프로그램 구축하기 작성일: 2018-07-09 추천 시스템(Recommender system)은 기계 학습(ML)에서 가장 많이 사용되는 응용프로그램 중 하나입니다. 이 글에서는 Amazon SageMaker에 내장된 알고리즘 중 하나인 factorization machine에 기반한 동영상 추천 모델과 인기 있는 MovieLens 데이터셋을 구축하는 방법을 보여 드리겠습니다. Factorization Machine이란? FM(Factorization Machine)은 2010년에 도입되어 지도식 기계…
BLOG Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝: 기계 학습에 기계 학습을 사용하기 작성일: 2018-07-04 오늘 저는 Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝의 출시를 발표하게 되어 기쁩니다. 자동 모델 튜닝 기능은 더 정확한 모델을 위해 하이퍼파라미터를 탐색하는데 필요한 차별화되지 않는 귀찮은 작업을 제거합니다. 이 기능을 통해 개발자와 데이터 과학자는 기계 학습 모델을 훈련하고 튜닝하는 데 상당한 시간과 노력을…
BLOG AWS 내부 유스케이스: AWS 마케팅 내부적으로 Amazon SageMaker 도입 및 평가하기 작성일: 2018-07-03 저희는 AWS 마케팅 데이터 사이언스 팀입니다. 저희는 고급 분석 및 기계 학습 (ML) 기술을 사용하여 영업 리드의 ML 중심 점수, ML 기반 타겟팅 세그먼트 및 다운스트림 영향 측정을 위한 계량 경제 모델과 같은 AWS 고객 라이프사이클 전반에 걸친 비즈니스 문제에 대한…
BLOG Amazon SageMaker 콘솔이 이제 Training Job 복제를 지원합니다. 작성일: 2018-06-28 현재 Amazon SageMaker 콘솔에 교육 작업 복제 기능이 추가되어 기존 작업을 기반으로 하는 교육 작업을 훨씬 쉽게 만들 수 있습니다. Amazon SageMaker를 사용하면 다양한 훈련 셋과 동일한 구성을 사용하여 여러 훈련 작업을 실행하는 것이 일반적입니다. 또한 특정 하이퍼매개 변수 또는 기본 컴퓨팅 리소스를…
BLOG Amazon SageMaker와 함께 R 사용하기 작성일: 2018-06-15 이 게시물에서는 Amazon SageMaker와 R을 이용하여 기계 학습(ML)모델에서 예측을 훈련, 배포, 검색하는 방법을 설명합니다. 껍데기에 있는 고리의 수로전복의 나이를 측정한 예측모델입니다. Reticulate 패키지는 Amazon SageMaker Python SDK에 대한 R 인터페이스로 사용되어 Amazon SageMaker에 API 호출을 합니다. reticulate 패키지는 R과 Python 객체를 변환하며, Amazon SageMaker는 서버 없는 데이터…
BLOG Amazon SageMaker 알고리즘에 파이프 입력 모드 사용하기 작성일: 2018-06-08 오늘 우리는 Amazon SageMaker의 내장 알고리즘을 위한 파이프 입력 모드 지원을 소개할 것입니다. 파이프 입력 모드에서는 데이터 세트가 먼저 다운로드되는 대신 교육 인스턴스로 직접 스트리밍 됩니다. 이는 교육 작업이 더 빨리 시작되고 더 빨리 완료되며 디스크 공간이 더 적게 필요함을 의미합니다. Amazon SageMaker 알고리즘은 빠르고…
