2018.11.30

AWS, 새로운 머신러닝 서비스 및 기능 13종 발표

편집부 |
아마존웹서비스(이하 AWS)가 연례 기술 컨퍼런스 ‘AWS 리인벤트(re:Invent) 2018’에서 개발자들에 한층 강화된 머신러닝 역량을 제공하도록 머신러닝 스택 내 모든 계층에서 사용할 수 있는 새로운 머신러닝 기능 및 서비스 13종을 발표했다. 

AWS는 개발자들이 보다 쉽게 저비용 자동 데이터 라벨링 및 강화 학습(RL)을 포함한 머신러닝 모델을 구축, 교육 및 배포할 수 있는 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)의 새로운 기능을 소개했다. 머신러닝 교육 및 추론 속도를 높이는 한편, 비용은 절감할 수 있는 새로운 서비스와 프레임 기능 향상, 커스텀 칩도 공개했다. 

AWS는 가상 문서에서 텍스트를 추출하고, 의료 정보를 판독하며, 아마존이 사용하는 것과 동일한 기술에 기반해 개인별 맞춤 서비스와 추천, 예측을 제공하는 새로운 인공지능(AI) 서비스를 발표했다. 

새로운 아마존 EC2 GPU 인스턴스는 클라우드에서 사용할 수 있는 강력한 머신러닝 프로세서이며, 개발자는 이를 활용해 더욱 빠른 시간 내에 더 많은 데이터를 모델에 교육시킬 수 있다.

텐서플로가 GPU에서 교육 작업을 분산하는 방식을 개선한 새로운 AWS 최적화된 텐서플로는 다양한 유형의 신경망 교육 시 선형 확장성에 가까운 성과를 이뤄냈다. 개발자들은 새로운 AWS 최적화된 텐서플로와 P3dn 인스턴스를 사용해 일반적인 ResNet-50 모델을 최단 기록인 단 14분 만에 교육시킬 수 있으며, 기존 대비 50% 빠르게 완료할 수 있다. 이러한 최적화는 컴퓨터 비전 모델뿐만 아니라 광범위한 딥 러닝 모델 세트에도 적용할 수 있다.

아마존 엘라스틱 인퍼런스는 개발자들이 전용 GPU 인스턴스를 사용하는 비용 대비 추론 비용을 최대 75%까지 절감할 수 있다. 비교적 활용도가 낮은 전체 아마존 EC2 P2나 P3 인스턴스에서 실행하는 대신, 더 규모가 작은 범용 아마존 EC2 인스턴스에서 실행할 수 있으며, 아마존 엘라스틱 인퍼런스로부터 알맞은 GPU 성능 규모를 프로비저닝 할 수 있다. 

AWS는 전체 GPU를 사용하거나 더 낮은 대기 시간을 요구하는 대규모 워크로드를 위해, 커스텀 설계한 고성능 머신러닝 추론 칩을 발표했다. AWS 인퍼런시아는 칩당 수백만 테라플롭과 다양한 프레임워크와 여러 데이터 유형을 위한 아마존 EC2 인스턴스당 수천만 테라플롭을 제공한다. 

아마존 세이지메이커는 머신러닝 프로세스의 각 단계에서 발생하는 어려움과 추측 등을 제거하는 관리형 서비스다. 아마존 세이지메이커는 개발자들이 머신러닝 모델을 쉽게 구축, 교육, 조정 및 배포하도록 지원한다. AWS는 아마존 세이지메이커의 여러 새로운 기능인 ▲아마존 세이지메이커 그라운드 트루스 ▲머신러닝용 AWS 마켓플레이스 ▲아마존 세이지메이커 RL ▲AWS 딥레이서 ▲아마존 세이지메이커 네오를 발표했다.

아마존 세이지메이커 그라운드 트루스는 외부 업체인 미케니컬 터크(Mechanical Turk) 또는 자체 직원들을 통해 개발자들이 이 작업을 보다 수월히 할 수 있도록 지원한다. 아마존 세이지메이커 그라운드 트루스는 작업자들로부터 실시간으로 학습해 남은 데이터세트 상당 부분에 자동으로 라벨을 적용하며, 인간이 검토해야 할 필요성을 줄인다. 

새로운 머신러닝용 AWS 마켓플레이스에는 아마존 세이지메이커에 직접 배포할 수 있는 150여개 알고리즘과 모델이 포함되어 있다. 개발자들은 세이지메이커에서 이를 즉시 사용할 수 있으며, 마켓플레이스에 목록을 추가하는 작업은 AWS 마켓플레이스를 통해 판매하고자 하는 개발자들에 완전한 셀프 서비스로 제공된다.

개발자는 코드 몇 줄만으로 완전 자율주행 경주용 자동차의 1/18 크기인 AWS 딥레이서로 강화 학습에 대한 학습을 시작할 수 있다. 전륜 구동이며 몬스터 트럭 타이어와 HD 비디오 카메라, 온보드 컴퓨팅을 갖춘 이 자동차는 아마존 세이지메이커로 교육시킨 강화 학습 모델을 사용해 구동된다.  

AWS는 기존 컴퓨터 비전과 음성, 언어, 챗봇 서비스를 기반으로 확장할 수 있는 중요한 AI 서비스인 ▲아마존 텍스트랙트 ▲아마존 컴프리헨드 메디컬 ▲아마존 퍼스널라이즈 ▲아마존 포캐스트를 발표했다.

아마존 텍스트랙트는 수동 검토 작업이나 커스텀 코드 없이 사실상 모든 유형의 문서를 즉시 읽어 정확히 데이터와 텍스트를 추출하는 머신러닝을 사용한다. 아마존 텍스트랙트를 활용해 개발자들은 문서 작업 흐름을 신속히 자동화 해 몇 시간 내에 수백만 페이지 문서를 처리할 수 있다.

컴프리헨드 메디컬은 의료 문서를 위한 고도로 정확한 자연어 처리 서비스로, 머신러닝을 사용해 환자 기록과 임상 진료 보고서, 그 외 다른 전자 보건 기록으로부터 질병 상태와 투약 정보, 치료 결과를 추출해낸다. 컴프리헨드 메디컬은 머신러닝 전문성이 없어도 사용할 수 있으며, 복잡한 쓰기 규칙이나 교육 모델이 따로 없고, 지속적으로 기능이 개선된다. 사용한 만큼 비용을 지불하면 되며, 최소 비용이나 초기 비용이 따로 없다.

아마존이 사용하는 것과 동일한 기술을 사용한 아마존 퍼스널라이즈는 실시간 추천 및 고객 맞춤 서비스다. 아마존 퍼스널라이즈는 고객에 경험을 제공하는 완전 관리형 서비스로, 다양한 사용 사례를 위한 개인별 맞춤형 서비스와 추천 모델을 구축, 교육 및 배포한다. 아마존 퍼스널라이즈는 고객에 추천 서비스를 제공하고, 개별 고객에 맞는 검색 결과를 제시하며 이메일이나 푸시 알림으로 직접적이며 맞춤화된 고객 마케팅 서비스를 제공할 수 있다. editor@itworld.co.kr


2018.11.30

AWS, 새로운 머신러닝 서비스 및 기능 13종 발표

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아마존웹서비스(이하 AWS)가 연례 기술 컨퍼런스 ‘AWS 리인벤트(re:Invent) 2018’에서 개발자들에 한층 강화된 머신러닝 역량을 제공하도록 머신러닝 스택 내 모든 계층에서 사용할 수 있는 새로운 머신러닝 기능 및 서비스 13종을 발표했다. 

AWS는 개발자들이 보다 쉽게 저비용 자동 데이터 라벨링 및 강화 학습(RL)을 포함한 머신러닝 모델을 구축, 교육 및 배포할 수 있는 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)의 새로운 기능을 소개했다. 머신러닝 교육 및 추론 속도를 높이는 한편, 비용은 절감할 수 있는 새로운 서비스와 프레임 기능 향상, 커스텀 칩도 공개했다. 

AWS는 가상 문서에서 텍스트를 추출하고, 의료 정보를 판독하며, 아마존이 사용하는 것과 동일한 기술에 기반해 개인별 맞춤 서비스와 추천, 예측을 제공하는 새로운 인공지능(AI) 서비스를 발표했다. 

새로운 아마존 EC2 GPU 인스턴스는 클라우드에서 사용할 수 있는 강력한 머신러닝 프로세서이며, 개발자는 이를 활용해 더욱 빠른 시간 내에 더 많은 데이터를 모델에 교육시킬 수 있다.

텐서플로가 GPU에서 교육 작업을 분산하는 방식을 개선한 새로운 AWS 최적화된 텐서플로는 다양한 유형의 신경망 교육 시 선형 확장성에 가까운 성과를 이뤄냈다. 개발자들은 새로운 AWS 최적화된 텐서플로와 P3dn 인스턴스를 사용해 일반적인 ResNet-50 모델을 최단 기록인 단 14분 만에 교육시킬 수 있으며, 기존 대비 50% 빠르게 완료할 수 있다. 이러한 최적화는 컴퓨터 비전 모델뿐만 아니라 광범위한 딥 러닝 모델 세트에도 적용할 수 있다.

아마존 엘라스틱 인퍼런스는 개발자들이 전용 GPU 인스턴스를 사용하는 비용 대비 추론 비용을 최대 75%까지 절감할 수 있다. 비교적 활용도가 낮은 전체 아마존 EC2 P2나 P3 인스턴스에서 실행하는 대신, 더 규모가 작은 범용 아마존 EC2 인스턴스에서 실행할 수 있으며, 아마존 엘라스틱 인퍼런스로부터 알맞은 GPU 성능 규모를 프로비저닝 할 수 있다. 

AWS는 전체 GPU를 사용하거나 더 낮은 대기 시간을 요구하는 대규모 워크로드를 위해, 커스텀 설계한 고성능 머신러닝 추론 칩을 발표했다. AWS 인퍼런시아는 칩당 수백만 테라플롭과 다양한 프레임워크와 여러 데이터 유형을 위한 아마존 EC2 인스턴스당 수천만 테라플롭을 제공한다. 

아마존 세이지메이커는 머신러닝 프로세스의 각 단계에서 발생하는 어려움과 추측 등을 제거하는 관리형 서비스다. 아마존 세이지메이커는 개발자들이 머신러닝 모델을 쉽게 구축, 교육, 조정 및 배포하도록 지원한다. AWS는 아마존 세이지메이커의 여러 새로운 기능인 ▲아마존 세이지메이커 그라운드 트루스 ▲머신러닝용 AWS 마켓플레이스 ▲아마존 세이지메이커 RL ▲AWS 딥레이서 ▲아마존 세이지메이커 네오를 발표했다.

아마존 세이지메이커 그라운드 트루스는 외부 업체인 미케니컬 터크(Mechanical Turk) 또는 자체 직원들을 통해 개발자들이 이 작업을 보다 수월히 할 수 있도록 지원한다. 아마존 세이지메이커 그라운드 트루스는 작업자들로부터 실시간으로 학습해 남은 데이터세트 상당 부분에 자동으로 라벨을 적용하며, 인간이 검토해야 할 필요성을 줄인다. 

새로운 머신러닝용 AWS 마켓플레이스에는 아마존 세이지메이커에 직접 배포할 수 있는 150여개 알고리즘과 모델이 포함되어 있다. 개발자들은 세이지메이커에서 이를 즉시 사용할 수 있으며, 마켓플레이스에 목록을 추가하는 작업은 AWS 마켓플레이스를 통해 판매하고자 하는 개발자들에 완전한 셀프 서비스로 제공된다.

개발자는 코드 몇 줄만으로 완전 자율주행 경주용 자동차의 1/18 크기인 AWS 딥레이서로 강화 학습에 대한 학습을 시작할 수 있다. 전륜 구동이며 몬스터 트럭 타이어와 HD 비디오 카메라, 온보드 컴퓨팅을 갖춘 이 자동차는 아마존 세이지메이커로 교육시킨 강화 학습 모델을 사용해 구동된다.  

AWS는 기존 컴퓨터 비전과 음성, 언어, 챗봇 서비스를 기반으로 확장할 수 있는 중요한 AI 서비스인 ▲아마존 텍스트랙트 ▲아마존 컴프리헨드 메디컬 ▲아마존 퍼스널라이즈 ▲아마존 포캐스트를 발표했다.

아마존 텍스트랙트는 수동 검토 작업이나 커스텀 코드 없이 사실상 모든 유형의 문서를 즉시 읽어 정확히 데이터와 텍스트를 추출하는 머신러닝을 사용한다. 아마존 텍스트랙트를 활용해 개발자들은 문서 작업 흐름을 신속히 자동화 해 몇 시간 내에 수백만 페이지 문서를 처리할 수 있다.

컴프리헨드 메디컬은 의료 문서를 위한 고도로 정확한 자연어 처리 서비스로, 머신러닝을 사용해 환자 기록과 임상 진료 보고서, 그 외 다른 전자 보건 기록으로부터 질병 상태와 투약 정보, 치료 결과를 추출해낸다. 컴프리헨드 메디컬은 머신러닝 전문성이 없어도 사용할 수 있으며, 복잡한 쓰기 규칙이나 교육 모델이 따로 없고, 지속적으로 기능이 개선된다. 사용한 만큼 비용을 지불하면 되며, 최소 비용이나 초기 비용이 따로 없다.

아마존이 사용하는 것과 동일한 기술을 사용한 아마존 퍼스널라이즈는 실시간 추천 및 고객 맞춤 서비스다. 아마존 퍼스널라이즈는 고객에 경험을 제공하는 완전 관리형 서비스로, 다양한 사용 사례를 위한 개인별 맞춤형 서비스와 추천 모델을 구축, 교육 및 배포한다. 아마존 퍼스널라이즈는 고객에 추천 서비스를 제공하고, 개별 고객에 맞는 검색 결과를 제시하며 이메일이나 푸시 알림으로 직접적이며 맞춤화된 고객 마케팅 서비스를 제공할 수 있다. editor@itworld.co.kr


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