Amazon SageMaker에 배치 변환 기능 및 Tensor Flow 컨테이너에 대한 파이프 입력 모드 추가

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BLOG Amazon SageMaker에 배치 변환 기능 및 Tensor Flow 컨테이너에 대한 파이프 입력 모드 추가 작성일: 2018-08-09 (다운로드는 AWS 원문을 참고하세요)   뉴욕 Summit에서 저희는 두 가지 새로운 Amazon SageMaker기능을 출시했습니다. 즉, 고객이 수 페타바이트의 데이터 및 TensorFlow 컨테이너에 대한 파이프 입력 모드 지원에 대해 실제 시간이 아닌 시나리오에서 예측할 수 있도록 하는 배치 변환이라는…

AWS Cloud 에서 GPU를 사용하여 확장가능한 멀티노드 딥 러닝 훈련하기

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BLOG AWS Cloud 에서 GPU를 사용하여 확장가능한 멀티노드 딥 러닝 훈련하기 작성일: 2018-08-08 산업적 크기의 데이터셋에 대한 심층 신경 네트워크의 광범위한 도입에 대한 주요 도전과제는 이를 훈련시키는 데 필요한 시간과 자원입니다. 2012 년 ImageNet 대규모 시각 인식 공모전 (ILSVRC)에서 우승하였고 심층 신경 네트워크의 최신 호황을 누려온 AlexNet은 120만 개의 이미지와 1000개 범주의 데이터셋을 훈련시키기 위해…

JavaScript용 AWS SDK에서 Amazon S3 Select 지원 소개하기

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BLOG JavaScript용 AWS SDK에서 Amazon S3 Select 지원 소개하기 작성일: 2018-08-07 JavaScript용 AWS SDK에서 이벤트 스트림을 포함한 Amazon S3(Amazon Simple Storage Service) selectObjectContent API에 대한 지원을 발표하게 되어 기쁩니다. Amazon S3 Select를 사용하면 단순 SQL식을 사용하여 S3 개체에서 데이터의 하위 집합을 쿼리 할 수 있습니다. Amazon S3는 한번에 전체 API 응답을 반환하는 대신 이벤트 시리즈로…

AWS Systems Manager의 리소스 데이터 동기화를 위한 AWS CloudFormation 리소스

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BLOG AWS Systems Manager의 리소스 데이터 동기화를 위한 AWS CloudFormation 리소스 작성일: 2018-08-06 AWS Systems Manager의 리소스 데이터 동기화 기능을 사용하여 관리되는 인스턴스의 인벤토리 데이터를 Amazon S3 버킷에 동기화할 수 있습니다. 그러면 리소스 데이터 동기화는 새 인벤토리 데이터가 수집될 때마다 S3 버킷을 자동으로 업데이트합니다. 리소스 데이터 동기화를 사용하여 여러 AWS 계정의 인벤토리 데이터를 하나의 Amazon…

Amazon Comprehend가 이제 Syntax Analysis를 지원합니다.

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BLOG Amazon Comprehend가 이제 Syntax Analysis를 지원합니다. 작성일: 2018-08-03 Amazon Comprehend가 Syntax API를 제공함을 알려드리게 되었습니다. 이를 통해 텍스트(ex) 단어 경계 추출용) 및 각 단어의 해당 part of speech (PoS)을 토큰화하여 사용할 수 있습니다. Amazon Comprehend는 고객 의견이 부정적인지 긍정적인지를 파악하고 “Amazon”과 같은 고유 명사를 “조직”으로 식별하는 것과 같은 분석 유스 케이스를 가능하게 합니다. 새로운…

데이터베이스 마이그레이션 서비스를 사용하여 관계형 데이터베이스에서 Amazon Kinesis로 CDC데이터 로드하기

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BLOG 데이터베이스 마이그레이션 서비스를 사용하여 관계형 데이터베이스에서 Amazon Kinesis로 CDC데이터 로드하기 작성일: 2018-08-02 많은 대기업들이 시기 적절한 통찰력을 얻기 위해 데이터 처리를 배치에서 실시간으로 이동하고 있습니다. 그렇게 하는 것의 문제점은 실시간 데이터 처리 아키텍처가 들어오는 데이터 스트림을 따라잡을 수 있어야 한다는 것입니다. 이를 위해서는 강력한 내결함성과 탄력성이 필요합니다. 이 글에서는 실시간 데이터 처리 아키텍처와 SQL…

Amazon SageMaker BlazingText를 사용하여 텍스트 분류 및 단어벡터 기능 향상시키기

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BLOG Amazon SageMaker BlazingText를 사용하여 텍스트 분류 및 단어벡터 기능 향상시키기 작성일: 2018-08-01 Amazon SageMaker BlazingText 알고리즘에 대한 몇 가지 새로운 기능이 추가되었습니다. 감정 분석, 명명 개체 인식 및 기계 번역과 같은 많은 다운스트림 NLP (자연어 처리) 작업은 텍스트 데이터를 실제로 가치있는 벡터로 변환해야 합니다. 고객은 수백 기가 바이트의 텍스트 문서에서 이러한 벡터를 학습하기 위해…

Amazon EMR에서 Apache Spark와 함께 ADAM 및 Mango를 사용하는 게놈 데이터셋의 추출 데이터 분석하기

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BLOG Amazon EMR에서 Apache Spark와 함께 ADAM 및 Mango를 사용하는 게놈 데이터셋의 추출 데이터 분석하기 작성일: 2018-07-31 Amazon EMR에서 Apache Spark와 함께 ADAM 및 Mango를 사용하는 게놈 데이터셋의 추출 데이터 분석하기 게놈 염기 서열 분석 비용이 급격히 줄어들면서 지난 몇년간 공개적으로 이용 가능한 게놈 데이터의 양이 급증했습니다. 새로운 코호트(cohort)와 연구는 100,000명 이상으로 구성된 방대한 데이터셋을…

이제 Amazon SageMaker에서 개체 탐지 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

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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…