AWS 기반 인공 지능

모든 개발자와 데이터 과학자를 위한 강력한 기계 학습

Amazon에서는 지난 20년간 인공 지능에 상당한 투자를 해왔으며 고객에게 제공되는 많은 기능이 기계 학습을 기반으로 합니다. 물류 센터에서 로봇 픽업 경로를 최적화하는 과정처럼 Amazon.com의 추천 엔진은 기계 학습(ML)을 기반으로 합니다. 공급망, 예측 및 용량 계획도 ML 알고리즘을 바탕으로 합니다. Alexa는 자연어 처리와 자동화된 음성 인식 딥 러닝을 활용하며, Amazon의 드론 이니셔티브, Prime Air, 새로운 소매 환경인 Amazon Go의 컴퓨터 비전 기술도 마찬가지입니다. Amazon에는 기계 학습과 딥 러닝에 전념하는 수천 명의 엔지니어가 있으며 이는 Amazon의 유산에 큰 부분을 차지합니다.

AWS에서는 Apache MXNet 및 TensorFlow와 같은 도구를 사용하는 프레임워크와 인프라, 애플리케이션에 신속하게 지능을 추가할 수 있는 API 주도 서비스, 데이터 과학자를 위한 기계 학습 플랫폼이라는 3개의 계층으로 이루어진 AI 스택을 통해 이러한 지식과 역량을 고객에게 제공하는 데 주력합니다.

원하는 프레임워크로 정교한 시스템 개발

지능적 애플리케이션을 구축하는 방법은 많으며 이를 구축하는 데 사용할 수 있는 도구도 많습니다. AWS에서는 데이터 과학자와 개발자에게 가장 유연한 개방형 환경을 제공하기 위해 모든 주요 딥 러닝 프레임워크를 지원합니다.

신속하게 시작할 수 있도록 AWS에서는 AWS Deep Learning AMI(Amazon Linux 및 Ubuntu에서 사용 가능)를 제공하므로, 어떤 규모에서든 교육 및 추론을 위한 관리형 자동 확장 GPU 클러스터를 생성할 수 있습니다. 이 AMI는 Apache MXNet, TensorFlow, Caffe2(및 Caffe), Theano, Torch, Microsoft Cognitive Toolkit 및 Keras뿐만 아니라 모든 주요 딥 러닝 도구와 드라이버에 미리 설치되어 있습니다.

TensorFlow™은 데이터 흐름 그래프를 사용한 수치 계산용 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 그래프의 노드는 수학적 연산을 나타내며, 그래프 간선은 노드 간 전달된 다차원 데이터 배열(텐서)을 나타냅니다.

현재 Pinterest, UCLA, OpenAI, Expedia 및 Claire.ai와 같은 조직이 AWS에서 TensorFlow를 사용하여 프로덕션 애플리케이션을 실행하는 등 TensorFlow 모델은 그 어느 시스템보다 AWS에서 가장 많이 실행되고 있습니다.

Apache MXNet 성능은 확장성이 매우 뛰어나므로 클라우드, IoT 및 엣지 애플리케이션용 프레임워크로 적합합니다. Nvidia, Carnegie Mellon University, Clarie.ai 및 Wolfram에서는 현재 Apache MXNet을 사용하여 AI 작업을 진행합니다.

무엇보다 강력한 컴퓨팅 옵션

Amazon EC2 P2 인스턴스는 계산 시간을 단축할 수 있는 강력한 Nvidia GPU를 제공하므로 기존 CPU를 사용할 때보다 훨씬 빠르게 모델을 교육할 수 있습니다. 교육을 완료한 후에 교육된 모델로 추론을 실행하는 데는 GPU 기반 인스턴스 외에 Amazon EC2 C4 컴퓨팅 최적화 및 M4 범용 인스턴스가 적합합니다.

또한, 복잡한 기계 학습 애플리케이션의 요구 사항이 특수한 전문 애플리케이션은 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 사용할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션의 경우 F1 인스턴스의 향상된 유연성과 성능을 활용할 수 있습니다.

딥 러닝용 AWS CloudFormation 템플릿

교육 요구 사항이 더 많은 경우, 딥 러닝 CloudFormation 템플릿을 사용하면 Deep Learning AMI를 통해 P2 인스턴스의 탄력적 클러스터를 손쉽게 가동할 수 있습니다.

API 주도 서비스로 모든 애플리케이션에 지능 부여

AWS의 AI 서비스는 개발자에게 자체 모델을 개발하여 교육하지 않고 API로 사전에 교육된 서비스를 호출하여 애플리케이션에 지능을 부여하는 기능을 제공합니다.

Amazon Lex

Amazon Lex는 Amazon Alexa와 동일한 기술을 사용하여 자동 음성 인식(ASR) 및 자연어 이해(NLU)에 대한 고급 딥 러닝 기능을 제공하여 흔히 챗봇이라고 하는 대화형 인터페이스를 갖춘 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

Amazon Polly

Amazon Polly는 텍스트를 생생한 음성으로 변환하는 서비스입니다. Polly를 사용하여 자연스러운 남성 및 여성 음성이 20가지 이상의 언어로 말하는 애플리케이션을 만들어 음성 지원 제품의 완전히 새로운 분류를 창조할 수 있습니다.

Amazon Rekognition

Amazon Rekognition은 Amazon Prime Photos에서 매일 수십억 개의 이미지를 분석하는 데 사용하는 기술을 기반으로 한 서비스로, 애플리케이션에서 간편하게 이미지를 분석할 수 있습니다. Rekognition을 사용하여 이미지상의 물체, 풍경 또는 얼굴을 인식하고 이미지 간의 얼굴을 검색하여 비교할 수 있습니다.

강력한 모델을 구축하는 데 집중할 수 있는 관리형 기계 학습 플랫폼

모델 구축에 집중하고자 하는 개발자와 데이터 과학자를 위해 AI 플랫폼 서비스는 교육 및 호스팅을 위해 인프라를 배포하고 관리하는 것과 관련된 획일적인 관리 작업을 제거합니다.

Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning은 복잡한 기계 학습(ML) 알고리즘과 기술을 배우지 않고도 ML 모델 생성 프로세스를 사용할 수 있도록 시각화 도구와 마법사를 제공합니다.

Amazon EMR 기반 Apache Spark

Amazon EMR 기반 Apache Spark에는 MLlib가 포함되어 있어 확장 가능한 기계 학습 알고리즘을 배포할 수 있으며, 사용자의 자체 라이브러리를 사용할 수도 있습니다. Spark는 메모리 내에 데이터 세트를 저장함으로써 기계 학습 애플리케이션에 뛰어난 성능을 제공합니다.