3사의 ML API의 특징 및 기술적 관점에서만 리뷰 * AWS AI Service * Azure Cognitive Service * Google Auto ML

1. MLAAS기술관점분석
KwangsikLee
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2. 3사의MLAPI의특징및기술적관점에서만리뷰
AWSAIService
AzureCognitiveService
GoogleAutoML
3사가더잘할것같거나너무어려운것들은생략함
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3. 1.AWSAIService
AmazonPersonalize괜찮은듯
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4. AmazonPersonalize
추천팀에가장잘어울리는서비스포지셔닝인듯
HRNN을밀고있는데AAF(AurochsAppFramework)로해볼만하지
않을까함
슬라이드쉐어참고
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5. AmazonPersonalizeOverview
아래의빌딩블럭을추천팀이잘하지않을까함
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6. AmazonPersonalize특징(1/4)
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7. AmazonPersonalize특징(2/4)
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8. AmazonPersonalize특징(3/4)
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9. AmazonPersonalize특징(4/4)
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10. AmazonForecast
시계열예측은한국에서도니즈가많을것으로예상되어넣어봄
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11. AmazonComprehend
GoogleAutoML,Azure와비슷
NLP로아래와같은주요한것들을수행
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12. 2.AzureCognitiveServices
주요API는AutoML과거의비슷
MachineLearningStudio는벤치마킹할만할듯
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13. ComputerVisionAPI
유명인사,랜드마크,OCR등은카카오데이터활용하면괜찮지않을까함
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14. 비전예제(1/4)
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15. 비전예제(2/4)
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16. 비전예제(3/4)
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17. 비전예제(4/4)
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18. FAQ자동생성
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19. AnomalyDetector
시계열에서비정상패턴찾기
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20. MachineLearningStudio
유튜브링크를보면구성이잘되어있음
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21. MachineLearningStudio살펴보기(1/5)
FlowChart형식으로Drag&Drop으로아래의과정들을설계
데이터로드
전처리
train/validationsplit
algorithm
evaluation
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22. MachineLearningStudio살펴보기(2/5)
학습/평가ROCCurve등을볼수있음
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23. MachineLearningStudio살펴보기(3/5)
precision,recall,f1score등을볼수도있음
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24. MachineLearningStudio살펴보기(4/5)
완성된모델을Inference하는RestAPI및Doc자동생성
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25. MachineLearningStudio살펴보기(5/5)
Inference도WebUI에서바로수행
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26. 3.GoogleAutoML
vision,nlp가3사중에제일괜찮아보임
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27. visionAPI
아래와같은것들이가능
객체자동감지
고객데이터학습가능
상품인식및유사상품추천
VisionOCR
노골적인컨텐츠감지
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28. 객체자동감지예제(1/6)
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29. 객체자동감지예제(2/6)
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30. 객체자동감지예제(3/6)
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31. 객체자동감지예제(4/6)
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32. 객체자동감지예제(5/6)
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33. 객체자동감지예제(6/6)
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34. NLPAPI
이미학습된entity제공
고객관련유용한정보추가학습가능
영수증및인보이스이해가가능하여물류/지도서비스등에서활용가능
문서분류(어떤카테고리가dominent한가로)
문서Highlight
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35. NLP예제
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36. 개인의견
외부공개로는생략해둠
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