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Category: HAQM Machine Learning
HAQM Bedrock 정식 출시 – 개발자를 위한 파운데이션 모델 기반 생성형 AI 애플리케이션 구축 서비스
올해 4월에 AWS에서 생성형 AI를 구축할 때 사용할 수 있는 새로운 도구 세트의 일부로 HAQM Bedrock을 출시 예고 하였습니다. HAQM Bedrock은 AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Stability AI 및 HAQM과 같은 선도적인 AI 회사의 고성능 파운데이션 모델(FM)과 생성형 AI 애플리케이션 구축을 위한 광범위한 기능을 제공하여 개발을 간소화하는 동시에 개인 정보 보호와 보안을 유지하는 완전관리형 서비스입니다. 오늘은 […]
모든 기업이 생성형 AI을 활용할 수 있는 새로운 AWS 서비스 및 도구 발표
스타트업부터 대기업까지 생성형 AI (Generative AI) 활용을 시작하고 있습니다. 생성형 AI를 테스트를 떠나서 실제 업무 생산성 향상 및 혁신으로 전환하기를 원합니다. 하지만, 기업이 생성형 AI를 도입하고 이를 현실화하려면 무엇이 필요할까요? 저희가 여러 AWS 고객과 대화할 때, 보안과 개인 정보 보호, 규모와 가격 대비 성능, 그리고 가장 중요하게는 비즈니스와 관련된 기술이 필요하다는 피드백을 들었습니다. 오늘 저희는 […]
HAQM Bedrock 지식 기반 미리보기 – 파운데이션 모델을 위한 에이전트 기반 기업 데이터 소스 연결 기능
지난 7월에 AWS는 개발자가 작업을 수행하는 생성형 AI 애플리케이션을 만들 수 있는 새로운 기능인 HAQM Bedrock 에이전트 미리 보기를 발표했습니다. 오늘 에이전트를 사용하여 파운데이션 모델(FM)을 회사 데이터 소스에 안전하게 연결할 수 있는 새로운 기능을 소개하게 되어 기쁩니다. 새로운 지식 기반(Knowledge base) 기능과 함께 에이전트를 사용하면, FM을 지속적으로 재훈련하지 않고도 모델이 보다 연관성 높고 상황에 맞는 […]
HAQM Bedrock용 에이전트 미리보기 출시 – 다양한 파운데이션 모델 작업에 대한 지원 제공
올해 4월 AWS의 데이터 및 기계 학습 (M) 부사장인 Swami Sivasubramanian은 AWS 기반 생성형 AI를 사용하여 솔루션을 구축하기 위한 새로운 도구의 일부로 HAQM Bedrock 및 HAQM Titan 모델을 발표했습니다. 현재 제한된 미리보기로 제공되는 HAQM Bedrock은 AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Stability AI 등 주요 AI 스타트업과 HAQM의 파운데이션 모델(FM)을 API를 통해 사용할 수 있게 해주는 완전관리형 […]
AWS HealthImaging 정식 출시 — 대규모 의료 영상을 위한 목적 기반 관리형 서비스
이번에 정식 출시하는 AWS HealthImaging는 의료 영상 데이터를 페타바이트 규모로 저장, 분석 및 공유하는 클라우드 네이티브 애플리케이션을 개발하는 데 도움이 되도록 특별히 제작된 목적 기반 관리형 서비스입니다. AWS HealthImaging은 DICOM P10 형식으로 데이터를 수집하며, 대기 시간이 짧은 검색을 위한 API와 특수 제작된 저장소를 제공합니다. AWS의 헬스케어 고객은 의료팀이 최고의 의료 이미징 애플리케이션을 갖기를 원하고 인프라 […]
HAQM Omics 정식 출시 – 게놈 및 생물학적 데이터 구축 및 분석 서비스
고등학교 생물학 수업에서는 인간 게놈은 디옥시리보핵산(DNA)에서 쌍을 이루는 아데닌(A), 구아닌(G), 시토신(C), 티민(T)으로 이루어진 30억 개 이상의 코드로 구성된다는 것을 배웁니다. 인간 게놈은 모든 인간 세포의 생물학적 청사진 역할을 합니다. 이는 우리를 인간이게 하는 근간일 뿐입니다. 의료 및 생명과학 조직은 환자 치료를 개선하고 과학적 연구를 증진하기 위해 수많은 유형의 생물학적 데이터를 수집합니다. 이러한 기관들은 질병과 개인의 […]
AWS Machine Learning University 신규 교육자 지원 프로그램 소개
AWS 기계 학습 대학교는 현재 무료 교육자 지원 프로그램을 제공하고 있습니다. 이 프로그램은 커뮤니티 컬리지, 소수 민족 지원 기관(MSI) 및 흑인 대학(HBCU)의 교수진에게 데이터 분석, 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 개념을 가르쳐 현재와 미래의 수요가 많은 일자리를 위한 다양한 파이프라인을 구축할 수 있는 기술과 리소스를 제공합니다. 미국 국립 과학 재단에 따르면 흑인 및 히스패닉 또는 […]
HAQM SageMaker Clarify를 사용하여 Bundesliga Match Facts xGoals 설명
가장 흥미로운 AWS re:Invent 2020 공지사항 중 하나는 기계 학습(ML) 모델의 바이어스를 감지하고 모델 예측을 설명하도록 돕기 위해 고안된 새로운 HAQM SageMaker 기능인 HAQM SageMaker Clarify입니다. 기계 학습 알고리즘을 통해 대규모 예측이 이루어지는 현대 환경에서 대규모 기술 조직이 기계 학습 모델의 예측을 기반으로 특정 결정을 내린 이유를 고객에게 설명하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 결정적으로 이는 입력과 출력은 알지만 내부에서 […]
HAQM Comprehend 기반 설공 상품평 분석을 통한 트렌드 예측 개선하기
이랜드 이노플은 이랜드 그룹 전체의 IT를 담당하는 회사이며, 2014년 빅데이터 사업부 설립 이래 빅데이터 분석 및 AI 서비스를 그룹사를 대상으로 제공해 오고 있습니다. 대외적으로는 2020년부터 스타트업 및 중소기업을 대상으로 빅데이터 트렌드 컨설팅을 통해 성공의 경험을 함께 나누고 있습니다. 그중에서도 저당류 푸드 스타트업인 ‘설탕없는 과자공장'(이하 ‘설공’)에 대한 컨설팅 사례를 공유하고자 합니다. 설공은 푸드 상품기획에 있어서 몇 […]
HAQM SageMaker기반 무신사 상품 후기 이미지 자동 검수 서비스 개발 사례
무신사는 840만 회원을 보유하고 6,000개 패션 브랜드가 입점한 한국 최대 규모의 온라인 패션 플랫폼입니다. 매월 400만 명의 고객이 무신사에 방문하고 있으며, 고객 연령층은 트렌드에 민감한 10~30대 비율이 90% 이상입니다. 무신사는 한국의 패션 트렌드를 선도하는 플랫폼으로서, 어떤 곳과도 비교할 수 없는 압도적인 양의 데이터를 보유하고 있습니다. 무신사 데이터솔루션팀은 무신사 스토어에 쌓이는 데이터와 관련된 모든 업무를 진행하고 […]