인공지능 및 기계 학습 프로젝트들은 데이터 유입부터 학습, 모델 검증 및 제공까지 전체 프로세스의 반복을 통해 최적의 값을 지속적으로 제공하는 것을 목표로 합니다. 본 실습에서는 Amazon Forecast가 지속적으로 데이터를 학습하고 시계열 예측 모델을 제공할 수 있도록 자동화 된 MLOps 파이프라인을 구축하는 방법에 대해 학습합니다.
Amazon SageMaker 모델 빌딩 파이프라인 소개::이유동, AI/ML 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트, AWS::AWS AIML 스...Amazon Web Services Korea
Amazon SageMaker 에서 제공하는 기계 학습을 위한 CI/CD 서비스, Aamzon SageMaker Pipelines 를 사용하기 위해 기계 학습의 라이프 사이클과 MLOps 의 개념과 AWS 에서의 MLOps 에 대한 오버뷰를 소개합니다. 또한, Amazon SageMaker Pipelines 의 세부적인 사용법을 스크린샷과 함께 소개합니다.
Amazon SageMaker 모델 학습 방법 소개::최영준, 솔루션즈 아키텍트 AI/ML 엑스퍼트, AWS::AWS AIML 스페셜 웨비나Amazon Web Services Korea
Amazon SageMaker Training과 Processing에 처음 입문 하고자 하는 분을 위해 동작 방식을 설명하고, 실행할 수 있는 가이드를 제공합니다.사용자는 Amazon SageMaker 노트북을 생성한 다음, 직접 정의한 별도의 GPU 또는 고성능 CPU로 구성된 학습 클러스터에서 학습 코드를 실행하여, 효율적으로 모델 학습과 데이터 전처리, 추론 결과 후처리 또는 모델 평가 등을 할 수 있도록 합니다. 추가적으로 Amazon SageMaker Experiments를 이용하여 학습 실험에 대한 구조화와 평가 메트릭 간의 비교를 체계적으로 관리하는 방법을 소개합니다.
데이터 과학자를 위한 신규 인공지능 서비스 - 김대근, 이유동, AWS AI/ML 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트 / 소성운, 카카오스타일 ...Amazon Web Services Korea
AWS re:Invent에서는 비즈니스 분석가와 프랙티셔너를 위한 신규 서비스뿐만 아니라, MLOps를 가속화할 수 있는 신규 인공지능 및 기계 학습 서비스들이 출시되었습니다. 본 강연에서는 Amazon SageMaker Studio Lab, Amazon SageMaker Inference Recommender, Amazon SageMaker Serverless Inference를 통해 데이터 과학자들이 완전 관리형 머신 러닝 스택에 익숙해지는 방법을 소개합니다.
데이터 분석가를 위한 신규 분석 서비스 - 김기영, AWS 분석 솔루션즈 아키텍트 / 변규현, 당근마켓 소프트웨어 엔지니어 :: AWS r...Amazon Web Services Korea
AWS re:Invent에서는 다양한 고객들의 요구에 맞추어 새로운 분석 및 서버리스 서비스가 대거 출시되었습니다. 본 강연에서는 새롭게 출시된 핵심 분석 기능들과 함께, 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 AWS의 분석 서버리스와 On-demand 기능들에 대한 심층적인 정보를 확인하실 수 있습니다.
[금융사를 위한 AWS Generative AI Day 2023] 4_AWS Generative AI 서비스의 활용 방ᄇ...AWS Korea 금융산업팀
AWS 가 제공하는 생성형 인공지능 서비스를 배우고 활용하는 방법의 소개 및 데모를 진행 합니다. 그리고 자세하게 기업의 내부 데이터를 활용하여 커스터마이징을 할 수 있는 두가지 방법인 1/ 검색증강 생성 (Retrieval Augmented Generation) 아키텍처 구성 및 데모, 2/ 한글 파인 튜닝 아키텍처 설명 및 데모를 진행합니다.
AWS Summit Seoul 2023 | 진짜로 코드 없이 기계학습 모델을 만드는 것이 가능하다구요? SageMaker로 No/Low 코...Amazon Web Services Korea
비즈니스에 기계학습을 도입하고자 하는데, 데이터 준비와 모델 학습 및 배포에 관한 전문지식이 없어서 엄두가 안 나는 고객들이 계십니다. Amazon SageMaker Data Wrangler와 Autopilot을 활용하면 코드 없이 혹은 간단한 코드만으로 데이터를 준비하고 모델을 학습하고 배포하는 것이 가능합니다. 이번 세션에서 데이터 준비와 기계학습 모델을 만들고 배포하는 것이 몇 번의 클릭만으로도 가능하다는 것을 확인하시고, 바로 실무에 적용하실 수 있도록 알려드리겠습니다.
Amazon SageMaker 모델 빌딩 파이프라인 소개::이유동, AI/ML 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트, AWS::AWS AIML 스...Amazon Web Services Korea
Amazon SageMaker 에서 제공하는 기계 학습을 위한 CI/CD 서비스, Aamzon SageMaker Pipelines 를 사용하기 위해 기계 학습의 라이프 사이클과 MLOps 의 개념과 AWS 에서의 MLOps 에 대한 오버뷰를 소개합니다. 또한, Amazon SageMaker Pipelines 의 세부적인 사용법을 스크린샷과 함께 소개합니다.
Amazon SageMaker 모델 학습 방법 소개::최영준, 솔루션즈 아키텍트 AI/ML 엑스퍼트, AWS::AWS AIML 스페셜 웨비나Amazon Web Services Korea
Amazon SageMaker Training과 Processing에 처음 입문 하고자 하는 분을 위해 동작 방식을 설명하고, 실행할 수 있는 가이드를 제공합니다.사용자는 Amazon SageMaker 노트북을 생성한 다음, 직접 정의한 별도의 GPU 또는 고성능 CPU로 구성된 학습 클러스터에서 학습 코드를 실행하여, 효율적으로 모델 학습과 데이터 전처리, 추론 결과 후처리 또는 모델 평가 등을 할 수 있도록 합니다. 추가적으로 Amazon SageMaker Experiments를 이용하여 학습 실험에 대한 구조화와 평가 메트릭 간의 비교를 체계적으로 관리하는 방법을 소개합니다.
데이터 과학자를 위한 신규 인공지능 서비스 - 김대근, 이유동, AWS AI/ML 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트 / 소성운, 카카오스타일 ...Amazon Web Services Korea
AWS re:Invent에서는 비즈니스 분석가와 프랙티셔너를 위한 신규 서비스뿐만 아니라, MLOps를 가속화할 수 있는 신규 인공지능 및 기계 학습 서비스들이 출시되었습니다. 본 강연에서는 Amazon SageMaker Studio Lab, Amazon SageMaker Inference Recommender, Amazon SageMaker Serverless Inference를 통해 데이터 과학자들이 완전 관리형 머신 러닝 스택에 익숙해지는 방법을 소개합니다.
데이터 분석가를 위한 신규 분석 서비스 - 김기영, AWS 분석 솔루션즈 아키텍트 / 변규현, 당근마켓 소프트웨어 엔지니어 :: AWS r...Amazon Web Services Korea
AWS re:Invent에서는 다양한 고객들의 요구에 맞추어 새로운 분석 및 서버리스 서비스가 대거 출시되었습니다. 본 강연에서는 새롭게 출시된 핵심 분석 기능들과 함께, 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 AWS의 분석 서버리스와 On-demand 기능들에 대한 심층적인 정보를 확인하실 수 있습니다.
[금융사를 위한 AWS Generative AI Day 2023] 4_AWS Generative AI 서비스의 활용 방ᄇ...AWS Korea 금융산업팀
AWS 가 제공하는 생성형 인공지능 서비스를 배우고 활용하는 방법의 소개 및 데모를 진행 합니다. 그리고 자세하게 기업의 내부 데이터를 활용하여 커스터마이징을 할 수 있는 두가지 방법인 1/ 검색증강 생성 (Retrieval Augmented Generation) 아키텍처 구성 및 데모, 2/ 한글 파인 튜닝 아키텍처 설명 및 데모를 진행합니다.
AWS Summit Seoul 2023 | 진짜로 코드 없이 기계학습 모델을 만드는 것이 가능하다구요? SageMaker로 No/Low 코...Amazon Web Services Korea
비즈니스에 기계학습을 도입하고자 하는데, 데이터 준비와 모델 학습 및 배포에 관한 전문지식이 없어서 엄두가 안 나는 고객들이 계십니다. Amazon SageMaker Data Wrangler와 Autopilot을 활용하면 코드 없이 혹은 간단한 코드만으로 데이터를 준비하고 모델을 학습하고 배포하는 것이 가능합니다. 이번 세션에서 데이터 준비와 기계학습 모델을 만들고 배포하는 것이 몇 번의 클릭만으로도 가능하다는 것을 확인하시고, 바로 실무에 적용하실 수 있도록 알려드리겠습니다.
아름답고 유연한 데이터 파이프라인 구축을 위한 Amazon Managed Workflow for Apache Airflow - 유다니엘 A...Amazon Web Services Korea
Apache Airflow는 복잡한 데이터 처리 파이프라인의 전체적인 프로세스를 자동화하기 위한 워크플로우 관리 플랫폼이며 오픈 소스 커뮤니티에서 활발하게 기여하고 있는 top-level 프로젝트 입니다. AWS는 최근에 Amazon Managed Workflow for Apache Airflow (MWAA) 서비스를 정식 출시하였고, 본 강연에서는 Apache Airflow 및 MWAA를 소개하고 어떻게 AWS 서비스와 연동하여 데이터 처리 워크플로우를 구축할 수 있는지 데모를 통해 알려 드립니다.
토스증권은 Blitzscaling을 꿈꾸며 여정을 준비하고 있습니다.
효율적인 서비스 제공과 안정적인 운영을 위해 선택했던 경험들을 공유하고, 빠른 변화에 민첩하게 대응하는 증권팀의 비전과 높은 생산성을 만들기 위해서 선택했던 AWS 클라우드 사용 경험 중 멀티캐스트 기능을 활용한 주식 실시간 시세 제공 서비스에 대해서 구축 사례를 중심으로 소개하겠습니다.
더 많은 기업들이 디지털 전환을 앞당기며 뉴노멀 비즈니스를 위한 마이크로 서비스 전략을 세우고 더 빠른 앱 개발을 위해 노력을 기울이고 있습니다. 본 강연에서는 AWS re:Invent를 통해 발표된 Amazon EKS 및 AWS Proton의 신규 업데이트와 새롭게 출시된 Karpenter 프로젝트 등에 대해서 살펴봅니다. Graviton2 지원 및 Event Filtering, 그리고 AWS StepFunction Workflow Studio와 같은 서버리스 분야의 업데이트들과 함께 클라우드 운영 개선에 많은 도움을 줄 수 있는 관리 도구들에 대한 업데이트들도 소개합니다.
This document discusses serverless computing and AWS Lambda. It provides an overview of virtual machines, containers, and serverless/functions as a service. It describes how AWS Lambda works, including how to author functions using various programming languages. It also discusses how to integrate Lambda with other AWS services like API Gateway, Step Functions, S3, DynamoDB and more. It introduces the AWS Serverless Application Repository and AWS SAM for defining serverless applications.
Amazon SageMaker를 통한 대용량 모델 훈련 방법 살펴보기 - 김대근 AWS AI/ML 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트 / 최영준...Amazon Web Services Korea
대량의 딥러닝 모델의 훈련을 위해 Amazon SageMaker에서는 새로운 분산 훈련 기능과 빠른 분산 훈련 환경을 제공하고 있습니다. 특히 기존 TensorFlow/PyTorch의 코드에 몇 줄만 추가하면 쉽게 Amazon SageMaker 환경으로 마이그레이션하여 훈련 속도를 단축할 수 있습니다. 또한 모니터링 기능으로 리소스 사용률을 제공하며, 훈련 속도 최적화에 활용이 가능합니다. 예제 코드와 데모를 통해 Amazon SageMaker 분산 훈련의 이점을 자세히 알려 드립니다.
ChatGPT를 비롯한 거대 언어 모델(LLM) 기반 생성 AI를 통해 다양한 활용 사례가 나오고 있습니다. 본 세션에서는 생성 AI 모델의 임베딩벡터에 대해 알아보고 이를 통해 손쉽게 서버리스 텍스트 및 이미지 추천 검색을 구현하는 방법을 소개합니다. OpenAI의 GPT3 API 및 Amazon SageMaker JumpStart를 통해 올린 EleutherAI 모델 기반으로 한국어 추천 및 검색 애플리케이션을 구현한 사례를 살펴봅니다.
Demystify Streaming on AWS - 발표자: 이종혁, Sr Analytics Specialist, WWSO, AWS :::...Amazon Web Services Korea
실시간 분석은 AWS 고객의 사용 사례가 점점 늘어나고 있습니다. 이 세션에 참여하여 스트리밍 데이터 기술이 어떻게 데이터를 즉시 분석하고, 시스템 간에 데이터를 실시간으로 이동하고, 실행 가능한 통찰력을 더 빠르게 얻을 수 있는지 알아보십시오. 일반적인 스트리밍 데이터 사용 사례, 비즈니스에서 실시간 분석을 쉽게 활성화하는 단계, AWS가 Amazon Kinesis와 같은 AWS 스트리밍 데이터 서비스를 사용하도록 지원하는 방법을 다룹니다.
금융권 고객을 위한 클라우드 보안 및 규정 준수 가이드 - 이대근 시큐리티 어슈어런스 매니저, AWS :: AWS Summit Seoul ...Amazon Web Services Korea
금융권 고객을 위한 클라우드 보안 및 규정 준수 가이드
이대근 시큐리티 어슈어런스 매니저, AWS
금융 서비스 산업은 전 세계적으로 가장 규제가 심한 산업 중 하나이면서, 가장 적대적인 정보 보안 위협을 받고 있습니다. 금융분야에 클라우드 도입을 위해서는 다양한 요소를 고려해야 하는 바, AWS는 이러한 의무를 인지하고 고객이 클라우드 사용을 위한 모든 단계에서 보안 및 규정 준수 요구사항을 충족할 수 있도록 협력하고 있습니다. 클라우드 도입을 고려하는 금융 서비스 분야의 고객들을 위해 AWS가 준비한 내용을 다룹니다.
Amazon.com 의 개인화 추천 / 예측 기능을 우리도 써 봅시다. :: 심호진 - AWS Community Day 2019AWSKRUG - AWS한국사용자모임
Amazon Personalize
개인화 및 추천에 대하여
Amazon Personalize 소개
Amazon Personalize 사용 방법
데모 - 캡쳐 화면
결론
Amazon Forecast
예측 기술에 대하여
Amazon Forecast 소개
Amazon Forecast 사용 방법
데모 - 캡쳐 화면
결론
[보험사를 위한 AWS Data Analytics Day] 1_데이터 경영으로 보험 산업의 ...AWS Korea 금융산업팀
현재 모든 기업들이 불확실한 경영 환경에대한 대응이 필요하고 비용 절감과 리스크 관리를 최우선 과제로 고려하는 시기입니다. 이러한 도전을 극복하기 위해서는 데이터 기반 경영이라는 기본으로 돌아가고 최신 데이터 전략과 기술을 보험의 가치사슬에 신속하게 적용할 수 있어야 합니다. 여기서는 보험사의 고객, 상품, 채널에 걸쳐있는 데이터에 대한 분석과 활용에 대한 전체 거버넌스를 지원할 수 있는 AWS 서비스와 솔루션을 소개하고 관련 사례를 통해서 시사점을 살펴보겠습니다. 또한 데이터를 기반으로 AI 기술 적용을 통해서 보험의 심사 및 청구와 같은 핵심 업무를 어떻게 혁신할 수 있는지 살펴보겠습니다.
데브옵스 엔지니어를 위한 신규 운영 서비스 - 김필중, AWS 개발 전문 솔루션즈 아키텍트 / 김현민, 메가존클라우드 솔루션즈 아키텍트 :...Amazon Web Services Korea
AWS re:Invent에서 소개된 개발에서 운영까지 이어지는 파이프라인 전체에 대한 최신 기술을 통해, 사일로를 분리하고 협업을 향상하는 방법을 소개합니다. 거버넌스 제어를 위한 AWS Control Tower, 코드 수준에서의 위험성 사전 탐지를 위한 Amazon CodeGuru Reviewer, 더 빠르고 풍부한 기능의 앱 제작을 위한 AWS Amplify Studio, IaC를 위한 AWS Cloud Development Kit, 그리고 운영 효율성을 향상 시키는 Amazon CloudWatch의 신규 기능을 알아봅니다.
AWS 클라우드는 단순하고 작은 규모의 서비스 초기부터 사용자가 점차 증가되는 과정에 따라 다양하게 선택할 수 있는 서비스 아키텍처를 제공해 드리고 있습니다. 소규모 Amazon SageMaker 도입과 PoC부터 천만 사용자 대상 서비스로 비즈니스가 확장되었을 때 AI/ML 서비스 개발팀이 조직구조, 아키텍처, ML 운영 관리에 어떤 고민이 필요한지 이야기하고, 규모의 변화에 맞는 Amazon SageMaker 활용과 모범 사례 등을 소개합니다.
AWS로 데이터 마이그레이션을 위한 방안과 옵션 - 박성훈 스토리지 스페셜리스트 테크니컬 어카운트 매니저, AWS :: AWS Summit...Amazon Web Services Korea
AWS로 데이터 마이그레이션을 위한 방안과 옵션
박성훈 스토리지 스페셜리스트 테크니컬 어카운트 매니저, AWS
AWS는 고객의 요구에 따른 다양한 스토리지 옵션(File, Block, Object)과 데이터 마이그레이션 옵션(Online, Offline, Hybrid)을 제공합니다. 본 세션에서는 기존 온프레이미스 데이터를 손쉽게 클라우드로 마이그레이션하기 위한 다양한 신규 스토리지 마이그레이션 서비스들을 살펴 봅니다.
This document discusses Amazon Sagemaker, a machine learning platform. It describes several Amazon Sagemaker services including Sagemaker Studio for building and deploying models, Experiments for organizing and comparing experiments, Debugger for debugging models, and Model Monitor for monitoring models in production. It provides details on what each service offers and how they help with different parts of the machine learning workflow from building to training to deploying models.
핵심 미래 분석 기술! 시계열 분석을 활용한 수요예측과 재고관리 최적화 사례 – 김형일 AWS 솔루션즈 아키텍트, 이환기 신세계아이앤씨 A...Amazon Web Services Korea
리테일을 포함한 많은 기업들이 디지털 전환의 핵심 기술로 AI와 머신러닝 활용을 고려하고 있습니다. 본 세션에서는 리테일 비즈니스 최적화를 위한 수요 예측과 재고관리에 시계열 분석을 도입하기 위한 분석도구로 Amazon Forecast와 Amazon SageMaker를 활용하는 방안에 대해 알아보고, 국내 대형유통업체가 AWS 서비스를 활용하여 어떻게 재고를 최적화했는지 성공사례를 공유해 드립니다.
Amazon SageMaker is a fully managed platform for data scientists and developers to build, train and deploy machine learning models in production applications. In this workshop, you will learn how to integrate Amazon SageMaker with other AWS services in order to meet enterprise requirements. Using Amazon S3, Amazon Glue, Amazon KMS, Amazon SageMaker, Amazon CodeStar, Amazon ECR, IAM; we will walkthrough the machine learning lifecycle in an integrated AWS environment and discuss best practices. Attendees must have some familiarities with AWS products as well as a good understanding of machine learning theory. The dataset for the workshop will be provided.
Supercharge your Machine Learning Solutions with Amazon SageMakerAmazon Web Services
Amazon SageMaker is a fully-managed service that enables data scientists and developers to quickly and easily build, train, and deploy machine learning models, at scale. This session will introduce you the features of Amazon SageMaker, including a one-click training environment, highly-optimized machine learning algorithms with built-in model tuning, and deployment without engineering effort. With zero-setup required, Amazon SageMaker significantly decreases your training time and overall cost of building production machine learning systems. You'll also hear how and why Intuit is using Amazon SageMaker on AWS for real-time fraud detection.
아름답고 유연한 데이터 파이프라인 구축을 위한 Amazon Managed Workflow for Apache Airflow - 유다니엘 A...Amazon Web Services Korea
Apache Airflow는 복잡한 데이터 처리 파이프라인의 전체적인 프로세스를 자동화하기 위한 워크플로우 관리 플랫폼이며 오픈 소스 커뮤니티에서 활발하게 기여하고 있는 top-level 프로젝트 입니다. AWS는 최근에 Amazon Managed Workflow for Apache Airflow (MWAA) 서비스를 정식 출시하였고, 본 강연에서는 Apache Airflow 및 MWAA를 소개하고 어떻게 AWS 서비스와 연동하여 데이터 처리 워크플로우를 구축할 수 있는지 데모를 통해 알려 드립니다.
토스증권은 Blitzscaling을 꿈꾸며 여정을 준비하고 있습니다.
효율적인 서비스 제공과 안정적인 운영을 위해 선택했던 경험들을 공유하고, 빠른 변화에 민첩하게 대응하는 증권팀의 비전과 높은 생산성을 만들기 위해서 선택했던 AWS 클라우드 사용 경험 중 멀티캐스트 기능을 활용한 주식 실시간 시세 제공 서비스에 대해서 구축 사례를 중심으로 소개하겠습니다.
더 많은 기업들이 디지털 전환을 앞당기며 뉴노멀 비즈니스를 위한 마이크로 서비스 전략을 세우고 더 빠른 앱 개발을 위해 노력을 기울이고 있습니다. 본 강연에서는 AWS re:Invent를 통해 발표된 Amazon EKS 및 AWS Proton의 신규 업데이트와 새롭게 출시된 Karpenter 프로젝트 등에 대해서 살펴봅니다. Graviton2 지원 및 Event Filtering, 그리고 AWS StepFunction Workflow Studio와 같은 서버리스 분야의 업데이트들과 함께 클라우드 운영 개선에 많은 도움을 줄 수 있는 관리 도구들에 대한 업데이트들도 소개합니다.
This document discusses serverless computing and AWS Lambda. It provides an overview of virtual machines, containers, and serverless/functions as a service. It describes how AWS Lambda works, including how to author functions using various programming languages. It also discusses how to integrate Lambda with other AWS services like API Gateway, Step Functions, S3, DynamoDB and more. It introduces the AWS Serverless Application Repository and AWS SAM for defining serverless applications.
Amazon SageMaker를 통한 대용량 모델 훈련 방법 살펴보기 - 김대근 AWS AI/ML 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트 / 최영준...Amazon Web Services Korea
대량의 딥러닝 모델의 훈련을 위해 Amazon SageMaker에서는 새로운 분산 훈련 기능과 빠른 분산 훈련 환경을 제공하고 있습니다. 특히 기존 TensorFlow/PyTorch의 코드에 몇 줄만 추가하면 쉽게 Amazon SageMaker 환경으로 마이그레이션하여 훈련 속도를 단축할 수 있습니다. 또한 모니터링 기능으로 리소스 사용률을 제공하며, 훈련 속도 최적화에 활용이 가능합니다. 예제 코드와 데모를 통해 Amazon SageMaker 분산 훈련의 이점을 자세히 알려 드립니다.
ChatGPT를 비롯한 거대 언어 모델(LLM) 기반 생성 AI를 통해 다양한 활용 사례가 나오고 있습니다. 본 세션에서는 생성 AI 모델의 임베딩벡터에 대해 알아보고 이를 통해 손쉽게 서버리스 텍스트 및 이미지 추천 검색을 구현하는 방법을 소개합니다. OpenAI의 GPT3 API 및 Amazon SageMaker JumpStart를 통해 올린 EleutherAI 모델 기반으로 한국어 추천 및 검색 애플리케이션을 구현한 사례를 살펴봅니다.
Demystify Streaming on AWS - 발표자: 이종혁, Sr Analytics Specialist, WWSO, AWS :::...Amazon Web Services Korea
실시간 분석은 AWS 고객의 사용 사례가 점점 늘어나고 있습니다. 이 세션에 참여하여 스트리밍 데이터 기술이 어떻게 데이터를 즉시 분석하고, 시스템 간에 데이터를 실시간으로 이동하고, 실행 가능한 통찰력을 더 빠르게 얻을 수 있는지 알아보십시오. 일반적인 스트리밍 데이터 사용 사례, 비즈니스에서 실시간 분석을 쉽게 활성화하는 단계, AWS가 Amazon Kinesis와 같은 AWS 스트리밍 데이터 서비스를 사용하도록 지원하는 방법을 다룹니다.
금융권 고객을 위한 클라우드 보안 및 규정 준수 가이드 - 이대근 시큐리티 어슈어런스 매니저, AWS :: AWS Summit Seoul ...Amazon Web Services Korea
금융권 고객을 위한 클라우드 보안 및 규정 준수 가이드
이대근 시큐리티 어슈어런스 매니저, AWS
금융 서비스 산업은 전 세계적으로 가장 규제가 심한 산업 중 하나이면서, 가장 적대적인 정보 보안 위협을 받고 있습니다. 금융분야에 클라우드 도입을 위해서는 다양한 요소를 고려해야 하는 바, AWS는 이러한 의무를 인지하고 고객이 클라우드 사용을 위한 모든 단계에서 보안 및 규정 준수 요구사항을 충족할 수 있도록 협력하고 있습니다. 클라우드 도입을 고려하는 금융 서비스 분야의 고객들을 위해 AWS가 준비한 내용을 다룹니다.
Amazon.com 의 개인화 추천 / 예측 기능을 우리도 써 봅시다. :: 심호진 - AWS Community Day 2019AWSKRUG - AWS한국사용자모임
Amazon Personalize
개인화 및 추천에 대하여
Amazon Personalize 소개
Amazon Personalize 사용 방법
데모 - 캡쳐 화면
결론
Amazon Forecast
예측 기술에 대하여
Amazon Forecast 소개
Amazon Forecast 사용 방법
데모 - 캡쳐 화면
결론
[보험사를 위한 AWS Data Analytics Day] 1_데이터 경영으로 보험 산업의 ...AWS Korea 금융산업팀
현재 모든 기업들이 불확실한 경영 환경에대한 대응이 필요하고 비용 절감과 리스크 관리를 최우선 과제로 고려하는 시기입니다. 이러한 도전을 극복하기 위해서는 데이터 기반 경영이라는 기본으로 돌아가고 최신 데이터 전략과 기술을 보험의 가치사슬에 신속하게 적용할 수 있어야 합니다. 여기서는 보험사의 고객, 상품, 채널에 걸쳐있는 데이터에 대한 분석과 활용에 대한 전체 거버넌스를 지원할 수 있는 AWS 서비스와 솔루션을 소개하고 관련 사례를 통해서 시사점을 살펴보겠습니다. 또한 데이터를 기반으로 AI 기술 적용을 통해서 보험의 심사 및 청구와 같은 핵심 업무를 어떻게 혁신할 수 있는지 살펴보겠습니다.
데브옵스 엔지니어를 위한 신규 운영 서비스 - 김필중, AWS 개발 전문 솔루션즈 아키텍트 / 김현민, 메가존클라우드 솔루션즈 아키텍트 :...Amazon Web Services Korea
AWS re:Invent에서 소개된 개발에서 운영까지 이어지는 파이프라인 전체에 대한 최신 기술을 통해, 사일로를 분리하고 협업을 향상하는 방법을 소개합니다. 거버넌스 제어를 위한 AWS Control Tower, 코드 수준에서의 위험성 사전 탐지를 위한 Amazon CodeGuru Reviewer, 더 빠르고 풍부한 기능의 앱 제작을 위한 AWS Amplify Studio, IaC를 위한 AWS Cloud Development Kit, 그리고 운영 효율성을 향상 시키는 Amazon CloudWatch의 신규 기능을 알아봅니다.
AWS 클라우드는 단순하고 작은 규모의 서비스 초기부터 사용자가 점차 증가되는 과정에 따라 다양하게 선택할 수 있는 서비스 아키텍처를 제공해 드리고 있습니다. 소규모 Amazon SageMaker 도입과 PoC부터 천만 사용자 대상 서비스로 비즈니스가 확장되었을 때 AI/ML 서비스 개발팀이 조직구조, 아키텍처, ML 운영 관리에 어떤 고민이 필요한지 이야기하고, 규모의 변화에 맞는 Amazon SageMaker 활용과 모범 사례 등을 소개합니다.
AWS로 데이터 마이그레이션을 위한 방안과 옵션 - 박성훈 스토리지 스페셜리스트 테크니컬 어카운트 매니저, AWS :: AWS Summit...Amazon Web Services Korea
AWS로 데이터 마이그레이션을 위한 방안과 옵션
박성훈 스토리지 스페셜리스트 테크니컬 어카운트 매니저, AWS
AWS는 고객의 요구에 따른 다양한 스토리지 옵션(File, Block, Object)과 데이터 마이그레이션 옵션(Online, Offline, Hybrid)을 제공합니다. 본 세션에서는 기존 온프레이미스 데이터를 손쉽게 클라우드로 마이그레이션하기 위한 다양한 신규 스토리지 마이그레이션 서비스들을 살펴 봅니다.
This document discusses Amazon Sagemaker, a machine learning platform. It describes several Amazon Sagemaker services including Sagemaker Studio for building and deploying models, Experiments for organizing and comparing experiments, Debugger for debugging models, and Model Monitor for monitoring models in production. It provides details on what each service offers and how they help with different parts of the machine learning workflow from building to training to deploying models.
핵심 미래 분석 기술! 시계열 분석을 활용한 수요예측과 재고관리 최적화 사례 – 김형일 AWS 솔루션즈 아키텍트, 이환기 신세계아이앤씨 A...Amazon Web Services Korea
리테일을 포함한 많은 기업들이 디지털 전환의 핵심 기술로 AI와 머신러닝 활용을 고려하고 있습니다. 본 세션에서는 리테일 비즈니스 최적화를 위한 수요 예측과 재고관리에 시계열 분석을 도입하기 위한 분석도구로 Amazon Forecast와 Amazon SageMaker를 활용하는 방안에 대해 알아보고, 국내 대형유통업체가 AWS 서비스를 활용하여 어떻게 재고를 최적화했는지 성공사례를 공유해 드립니다.
Amazon SageMaker is a fully managed platform for data scientists and developers to build, train and deploy machine learning models in production applications. In this workshop, you will learn how to integrate Amazon SageMaker with other AWS services in order to meet enterprise requirements. Using Amazon S3, Amazon Glue, Amazon KMS, Amazon SageMaker, Amazon CodeStar, Amazon ECR, IAM; we will walkthrough the machine learning lifecycle in an integrated AWS environment and discuss best practices. Attendees must have some familiarities with AWS products as well as a good understanding of machine learning theory. The dataset for the workshop will be provided.
Supercharge your Machine Learning Solutions with Amazon SageMakerAmazon Web Services
Amazon SageMaker is a fully-managed service that enables data scientists and developers to quickly and easily build, train, and deploy machine learning models, at scale. This session will introduce you the features of Amazon SageMaker, including a one-click training environment, highly-optimized machine learning algorithms with built-in model tuning, and deployment without engineering effort. With zero-setup required, Amazon SageMaker significantly decreases your training time and overall cost of building production machine learning systems. You'll also hear how and why Intuit is using Amazon SageMaker on AWS for real-time fraud detection.
Integrating Deep Learning into your Enterprise
In this workshop we return to one of the popular Machine Learning Framework - scikit-learn. We scikit-learn's decision tree classifier to train the model. Decision Trees (DTs) are a non-parametric supervised learning method used for classification and regression. The goal is to create a model that predicts the value of a target variable by learning simple decision rules inferred from the data features. We follow the whole machine learning pipeline from algorithm selection, training and finally deployment of an endpoint. We would be working with the widely available Iris dataset and the endpoint would be predicting what species the sample belongs to from the Sepal width and length, Petal width and length. Through this workshop we would know all the internal details of how we use containers to train and deploy our machine learning workloads.
Level: 300-400
AWS Machine Learning Week SF: Integrating Deep Learning into Your EnterpriseAmazon Web Services
AWS Machine Learning Week SF: Integrating Deep Learning into your Enterprise
Hands on Workshop based on BYOD Scikit learn and use of Docker containers in the workflow. More detailed description forthcoming.
by Roy Ben-Alta, Business Development Manager, AWS
Amazon SageMaker is a fully managed platform for data scientists and developers to build, train and deploy machine learning models in production applications. In this session, you will learn how to integrate Amazon SageMaker with other AWS services in order to meet enterprise requirements. Using Amazon S3, Amazon Glue, Amazon KMS, Amazon SageMaker, Amazon CodeStar, Amazon ECR, IAM; we will walkthrough the machine learning lifecycle in an integrated AWS environment and discuss best practices. Attendees must have some familiarities with AWS products as well as a good understanding of machine learning theory. The dataset for the workshop will be provided.
by Yash Pant, Enterprise Solutions Architect AWS
Amazon SageMaker is a fully managed platform for data scientists and developers to build, train and deploy machine learning models in production applications. In this workshop, you will learn how to integrate Amazon SageMaker with other AWS services in order to meet enterprise requirements. Using Amazon S3, Amazon Glue, Amazon KMS, Amazon SageMaker, Amazon CodeStar, Amazon ECR, IAM; we will walk through the machine learning lifecycle in an integrated AWS environment and discuss best practices. Attendees must have some familiarities with AWS products as well as a good understanding of machine learning theory. The dataset for the workshop will be provided.
WhereML a Serverless ML Powered Location Guessing Twitter BotRandall Hunt
Learn how we designed, built, and deployed the @WhereML Twitter bot that can identify where in the world a picture was taken using only the pixels in the image. We'll dive deep on artificial intelligence and deep learning with the MXNet framework and also talk about working with the Twitter Account Activity API. The bot is entirely autoscaling and powered by Amazon API Gateway and AWS Lambda which means, as a customer, you don't manage any infrastructure. Finally we'll close with a discussion around custom authorizers in API Gateway and when to use them.
Abstract: Data preparation and modelling are the activities that take most of the time in a typical data scientist workday. In this session we’ll see how AWS services for Analytics and data management can be effectively used and integrated in AI/ML pipelines. We’ll focus on AWS Glue, AWS Glue DataBrew and AWS Data Wrangler with a bit of theory and hands-on demos.
Bio:
Francesco Marelli is a senior solutions architect at Amazon Web Services. He has lived and worked in UK, italy, Switzerland and other countries in EMEA. He is specialized in the design and implementation of Analytics, Data Management and Big Data systems. Francesco also has a strong experience in systems integration and design and implementation of applications.
Topics: machine learning pipelines, AWS, cloud.
Working with Amazon SageMaker Algorithms for Faster Model TrainingAmazon Web Services
Amazon SageMaker is a fully-managed service that enables developers and data scientists to quickly and easily build, train, and deploy machine learning (ML) models, at any scale. Amazon SageMaker provides high-performance, machine learning algorithms optimized for speed, scale, and accuracy, to perform training on petabyte-scale data sets. This webinar will introduce you to the collection of distributed streaming ML algorithms that come with Amazon SageMaker. You will learn about the difference between streaming and batch ML algorithms, and how SageMaker has been architected to run these algorithms at scale. We will demo Neural Topic Modeling of text documents using a sample SageMaker Notebook, which will be made available to attendees.
This document provides an overview of Amazon Web Services' generative AI products and services. It discusses Amazon Q, an AI assistant that helps with tasks like coding, documentation, and troubleshooting on AWS. It also outlines products for building, customizing, and managing generative AI applications like Amazon Bedrock and related services for security, data storage, automation, and more. New features are highlighted for services across AWS including SageMaker, Redshift, S3, Secrets Manager and others.
Data Summer Conf 2018, “Build, train, and deploy machine learning models at s...Provectus
This document summarizes a presentation about Amazon SageMaker, AWS's fully managed machine learning service. It discusses SageMaker's key components like built-in algorithms, bringing your own algorithms or scripts, notebook instances, SDKs and the AWS console. It also covers how SageMaker handles distributed training, hyperparameter tuning, hosting models for inference, and auto-scaling of hosted models. The goal of SageMaker is to make machine learning accessible to developers and data scientists and allow them to focus on the science rather than infrastructure setup and management.
Realize Value of Your Microsoft Investments - AWS Transformation Day Boston 2018Amazon Web Services
This document discusses how AWS can help customers optimize their Microsoft investments and realize greater value. It provides an overview of migrating Microsoft workloads to AWS, highlighting the benefits of high availability, global reach, and innovation. Customers can leverage flexible licensing options like BYOL to reduce costs. The document also outlines best practices for accelerating migration through frameworks, partners, and AWS programs.
Realize Value, Reduce Costs And Optimize the Value of Your Microsoft Investme...Amazon Web Services
Enterprises around the world are driving growth through innovation when they run Windows based solutions on the leading cloud platform. In addition, enterprises can significantly reduce total cost of ownership and optimize their costs when they choose AWS to host legacy and 3rd party Microsoft applications optimized for Windows Server and SQL Server by taking advantage of our cutting-edge infrastructure, flexible pricing options and licensing solutions. AWS also offers solutions and programs that empower .NET developers to leverage their skills and tools to continue developing cutting edge solutions. So, whether you are migrating a small application or considering divesting an entire datacenter, AWS can scale and support hosting of Windows solutions that help you run your business today.
About the event
AWS Transformation Day is designed for enterprise organizations migrating to the cloud to become more responsive, agile and innovative, while staying secure and compliant. Join us for this one-day event and we’ll share our experiences of helping enterprise customers accelerate the pace of migration and adoption of strategic services.
Who should attend?
This event is recommended for IT and business leaders who are looking to create sustainable benefits and a competitive advantage by using the AWS Cloud. CIOs, CTOs, CISOs, CDOs, CFOs, IT leaders and IT professionals, enterprise developers, business decision makers, and finance executives.
Realize Value of Your Microsoft Investments- Transformation Day Philadelphia ...Amazon Web Services
Enterprises around the world are driving growth through innovation when they run Windows based solutions on the leading cloud platform. In addition, enterprises can significantly reduce total cost of ownership and optimize their costs when they choose AWS to host legacy and 3rd party Microsoft applications optimized for Windows Server and SQL Server by taking advantage of our cutting-edge infrastructure, flexible pricing options and licensing solutions. AWS also offers solutions and programs that empower .NET developers to leverage their skills and tools to continue developing cutting edge solutions. So, whether you are migrating a small application or considering divesting an entire datacenter, AWS can scale and support hosting of Windows solutions that help you run your business today.
The Machine Learning Factory: Automation of the ML Lifecycle
Speaker:
Jason Barto, AWS Solutions Architect, AWS
The lifecycle of a machine learning model, and more importantly the business insights it offers, is an iterative and ever evolving process. From feature discovery and engineering, to model training and selection, even through to production hosting and drift detection, AWS services can support and automate the events that lead to change in a customer’s model.
Join us to see a demonstration of how AWS services can be used to transform raw data into an engineered feature set that then triggers the training and evaluation of an updated model. This session will address topics such as context drift, secure hosting of trained models as a RESTful API, and automation for retraining models when data or code changes.
Financial services companies are using machine learning to reduce fraud, streamline processes, and improve their bottom line. AWS provides tools that help them easily use AI tools like MXNet and Tensor Flow to perform predictive analytics, clustering, and more advanced data analyses. In this session, hear how IHS Markit has used machine learning on AWS to help global banking institutions manage their commodities portfolios. Learn how Amazon Machine Learning can take the hassle out of AI.
The document provides an overview of Amazon's machine learning stack and services for machine learning. Some key points:
1. Amazon has been investing in machine learning for 20 years and provides a full stack to help customers build, train, deploy and manage machine learning models.
2. The machine learning stack includes frameworks, platforms, application services and infrastructure services. Popular frameworks like TensorFlow, PyTorch and MXNet are supported.
3. Amazon SageMaker is a fully managed service that allows data scientists and developers to build, train and deploy machine learning models easily without having to manage any infrastructure.
4. Other high-level services like Amazon Rekognition provide pre-trained models for tasks like image and video
This document provides information about an Italian language webinar series on artificial intelligence hosted by Davide Gallo from AWS. The webinars will cover getting started with AI at Amazon, the AWS AI/ML platform, use cases, and customer success stories. The first webinar on June 13th will focus on the AI capabilities at Amazon, the AWS platform for AI/ML, and use cases of successful companies.
Similar to 시계열 예측 자동화를 위한 Amazon Forecast 기반 MLOps 파이프라인 구축하기 - 김주영, 이동민 AWS 솔루션즈 아키텍트 :: AWS Summit Seoul 2021 (20)
사례로 알아보는 Database Migration Service : 데이터베이스 및 데이터 이관, 통합, 분리, 분석의 도구 - 발표자: ...Amazon Web Services Korea
Database Migration Service(DMS)는 RDBMS 이외에도 다양한 데이터베이스 이관을 지원합니다. 실제 고객사 사례를 통해 DMS가 데이터베이스 이관, 통합, 분리를 수행하는 데 어떻게 활용되는지 알아보고, 동시에 데이터 분석을 위한 데이터 수집(Data Ingest)에도 어떤 역할을 하는지 살펴보겠습니다.
Amazon Elasticache - Fully managed, Redis & Memcached Compatible Service (Lev...Amazon Web Services Korea
Amazon ElastiCache는 Redis 및 MemCached와 호환되는 완전관리형 서비스로서 현대적 애플리케이션의 성능을 최적의 비용으로 실시간으로 개선해 줍니다. ElastiCache의 Best Practice를 통해 최적의 성능과 서비스 최적화 방법에 대해 알아봅니다.
Internal Architecture of Amazon Aurora (Level 400) - 발표자: 정달영, APAC RDS Speci...Amazon Web Services Korea
ccAmazon Aurora 데이터베이스는 클라우드용으로 구축된 관계형 데이터베이스입니다. Aurora는 상용 데이터베이스의 성능과 가용성, 그리고 오픈소스 데이터베이스의 단순성과 비용 효율성을 모두 제공합니다. 이 세션은 Aurora의 고급 사용자들을 위한 세션으로써 Aurora의 내부 구조와 성능 최적화에 대해 알아봅니다.
[Keynote] 슬기로운 AWS 데이터베이스 선택하기 - 발표자: 강민석, Korea Database SA Manager, WWSO, A...Amazon Web Services Korea
오랫동안 관계형 데이터베이스가 가장 많이 사용되었으며 거의 모든 애플리케이션에서 널리 사용되었습니다. 따라서 애플리케이션 아키텍처에서 데이터베이스를 선택하기가 더 쉬웠지만, 구축할 수 있는 애플리케이션의 유형이 제한적이었습니다. 관계형 데이터베이스는 스위스 군용 칼과 같아서 많은 일을 할 수 있지만 특정 업무에는 완벽하게 적합하지는 않습니다. 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 경제적인 방식으로 더욱 탄력적이고 확장 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있게 되면서 기술적으로 가능한 일이 달라졌습니다. 이러한 변화는 전용 데이터베이스의 부상으로 이어졌습니다. 개발자는 더 이상 기본 관계형 데이터베이스를 사용할 필요가 없습니다. 개발자는 애플리케이션의 요구 사항을 신중하게 고려하고 이러한 요구 사항에 맞는 데이터베이스를 선택할 수 있습니다.
Amazon EMR - Enhancements on Cost/Performance, Serverless - 발표자: 김기영, Sr Anal...Amazon Web Services Korea
Amazon EMR은 Apache Spark, Hive, Presto, Trino, HBase 및 Flink와 같은 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 분석 애플리케이션을 쉽게 실행할 수 있는 관리형 서비스를 제공합니다. Spark 및 Presto용 Amazon EMR 런타임에는 오픈 소스 Apache Spark 및 Presto에 비해 두 배 이상의 성능 향상을 제공하는 최적화 기능이 포함되어 있습니다. Amazon EMR Serverless는 Amazon EMR의 새로운 배포 옵션이지만 데이터 엔지니어와 분석가는 클라우드에서 페타바이트 규모의 데이터 분석을 쉽고 비용 효율적으로 실행할 수 있습니다. 이 세션에 참여하여 개념, 설계 패턴, 라이브 데모를 사용하여 Amazon EMR/EMR 서버리스를 살펴보고 Spark 및 Hive 워크로드, Amazon EMR 스튜디오 및 Amazon SageMaker Studio와의 Amazon EMR 통합을 실행하는 것이 얼마나 쉬운지 알아보십시오.
Amazon OpenSearch - Use Cases, Security/Observability, Serverless and Enhance...Amazon Web Services Korea
로그 및 지표 데이터를 쉽게 가져오고, OpenSearch 검색 API를 사용하고, OpenSearch 대시보드를 사용하여 시각화를 구축하는 등 Amazon OpenSearch의 새로운 기능과 기능에 대해 자세히 알아보십시오. 애플리케이션 문제를 디버깅할 수 있는 OpenSearch의 Observability 기능에 대해 알아보세요. Amazon OpenSearch Service를 통해 인프라 관리에 대해 걱정하지 않고 검색 또는 모니터링 문제에 집중할 수 있는 방법을 알아보십시오.
Enabling Agility with Data Governance - 발표자: 김성연, Analytics Specialist, WWSO,...Amazon Web Services Korea
데이터 거버넌스는 전체 프로세스에서 데이터를 관리하여 데이터의 정확성과 완전성을 보장하고 필요한 사람들이 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 프로세스입니다. 이 세션에 참여하여 AWS가 어떻게 분석 서비스 전반에서 데이터 준비 및 통합부터 데이터 액세스, 데이터 품질 및 메타데이터 관리에 이르기까지 포괄적인 데이터 거버넌스를 제공하는지 알아보십시오. AWS에서의 스트리밍에 대해 자세히 알아보십시오.
Amazon Redshift Deep Dive - Serverless, Streaming, ML, Auto Copy (New feature...Amazon Web Services Korea
이 세션에 참여하여 Amazon Redshift의 새로운 기능을 자세히 살펴보십시오. Amazon Data Sharing, Amazon Redshift Serverless, Redshift Streaming, Redshift ML 및 자동 복사 등에 대한 자세한 내용과 데모를 통해 Amazon Redshift의 새로운 기능을 알고 싶은 사용자에게 적합합니다.
From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...Amazon Web Services Korea
데이터는 혁신과 변혁의 토대입니다. 비즈니스 혁신을 이끄는 혁신은 특정 시점의 전략이나 솔루션이 아니라 성장을 위한 반복적이고 집단적인 계획입니다. 혁신에 이러한 접근 방식을 채택하는 기업은 전략과 비즈니스 문화에서 데이터를 기반으로 하는 경우가 많습니다. 이러한 접근 방식을 개발하려면 리더가 데이터를 조직의 자산처럼 취급하고 조직이 더 나은 비즈니스 성과를 위해 데이터를 활용할 수 있도록 권한을 부여해야 합니다. AWS와 Amazon이 어떻게 데이터와 분석을 활용하여 확장 가능한 비즈니스 효율성을 창출하고 고객의 가장 복잡한 문제를 해결하는 메커니즘을 개발했는지 알아보십시오.
[Keynote] Accelerating Business Outcomes with AWS Data - 발표자: Saeed Gharadagh...Amazon Web Services Korea
데이터는 최종 소비자의 성공에 초점을 맞춘 디지털 혁신에서 중추적인 역할을 하고 있습니다. 모든 기업들은 데이터를 자산으로 사용하여 사례 제공을 추진하고 까다로운 결과를 해결하고 있습니다. AWS 클라우드 기술과 분석 솔루션의 강력한 성능을 통해 고객은 혁신 여정을 가속화할 수 있습니다. 이 세션에서는 기업 고객들이 클라우드에서 데이터의 힘을 활용하여 혁신 목표를 달성하고 필요한 결과를 제공하는 방법에 대해 다룹니다.
LG전자 - Amazon Aurora 및 RDS 블루/그린 배포를 이용한 데이터베이스 업그레이드 안정성 확보 - 발표자: 이은경 책임, L...Amazon Web Services Korea
LG ThinQ는 LG전자의 가전제품과 서비스를 아우르는 플랫폼 브랜드로서 앱 하나로 간편한 컨트롤, 똑똑한 케어, 스마트한 쇼핑까지 한번에 가능한 플랫폼입니다. ThinQ 플랫폼은 글로벌 서비스로 제공되고 있어, 작업 시간을 최소화하고, 서비스의 영향을 최소화 할 필요가 있었습니다. 따라서 DB 버전 업그레이드 작업 시 애플리케이션 배포가 필요없는 Blue/Green Deployment 방식은 최선의 선택이 되었습니다.
KB국민카드 - 클라우드 기반 분석 플랫폼 혁신 여정 - 발표자: 박창용 과장, 데이터전략본부, AI혁신부, KB카드│강병억, Soluti...Amazon Web Services Korea
온프레미스 분석 플랫폼에는 자원 증설 비용, 자원 관리 비용, 신규 자원 도입 및 환경 설정의 리드타임 등 다양한 측면에서의 한계가 존재합니다. 이에 KB국민카드에서는 기존 분석 플랫폼의 한계를 극복함과 동시에 시너지를 낼 수 있는 클라우드 기반 분석 플랫폼을 설계 및 도입하였습니다. 본 사례 소개는 KB국민카드의 데이터 혁신 여정과 노하우를 소개합니다.
SK Telecom - 망관리 프로젝트 TANGO의 오픈소스 데이터베이스 전환 여정 - 발표자 : 박승전, Project Manager, ...Amazon Web Services Korea
SK Telecom의 망관리 프로젝트인 TANGO에서는 오라클을 기반으로 시스템을 구축하여 운영해 왔습니다. 하지만 늘어나는 사용자와 데이터로 인해 유연하고 비용 효율적인 인프라가 필요하게 되었고, 이에 클라우드 도입을 검토 및 실행에 옮기게 되었습니다. TANGO 프로젝트의 클라우드 도입을 위한 검토부터 준비, 실행 및 이를 통해 얻게 된 교훈과 향후 계획에 대해 소개합니다.
코리안리 - 데이터 분석 플랫폼 구축 여정, 그 시작과 과제 - 발표자: 김석기 그룹장, 데이터비즈니스센터, 메가존클라우드 ::: AWS ...Amazon Web Services Korea
2022년 코리안리는 핵심업무시스템(기간계/정보계 시스템)을 AWS 클라우드로 전환하는 사업과 AWS 클라우드 기반에서 손익분석을 위한 어플리케이션 구축 사업을 동시에 진행하고 있었습니다. 이에 따라 클라우드 전환 이후 시스템 간 상호운용성과 호환성을갖춘 데이터 분석 플랫폼 또한 필요하게 되었습니다. 코리안리 IT 환경에 적합한 플랫폼 선정을 위하여 AWS Native Analytics Platform, 3rd Party Analytics Platform (클라우데라, 데이터브릭스)과의 PoC를 진행하고, 최종적으로 AWS Native Analytics Platform 으로 확정하였습니다. 코리안리는 메가존클라우드와 함께 2022년 10월부터 4개월(구축 3개월, 안정화 및 교육 1개월) 동안 AWS 기반 데이터 분석 플랫폼을 구축하고 활용 범위를 지속적으로 확대하고 있습니다.
LG 이노텍 - Amazon Redshift Serverless를 활용한 데이터 분석 플랫폼 혁신 과정 - 발표자: 유재상 선임, LG이노...Amazon Web Services Korea
LG 이노텍은 세계 시장을 선도하는 글로벌 소재·부품기업으로, Amazon Redshift 을 데이터 분석 플랫폼의 핵심 서비스로 활용하고 있습니다.지속적인 데이터 증가와 업무 확대에 따른 유연한 아키텍처 개선의 필요성에 대처하기 위해, 2022년에 AWS 에서 발표된 Redshift Serverless 를 활용한, 비용 최적화된 아키텍처 개선 과정의 실사례를 엿볼수 있는 기회가 됩니다.
[Keynote] Data Driven Organizations with AWS Data - 발표자: Agnes Panosian, Head...Amazon Web Services Korea
데이터는 모든 애플리케이션, 프로세스 및 비즈니스 의사 결정의 중심에 있습니다. 데이터는 거의 모든 조직의 디지털 트랜스포메이션의 초석입니다. 데이터는 새로운 경험을 촉진하고 혁신을 이끌어내는 통찰력으로 이어집니다. 전체 조직을 위한 데이터의 가치를 실현하는 전략을 구축하는 것은 쉽고 간단한 여정이 아닙니다. 이 세션에서는 데이터 기반 조직화를 위한 모범 사례와 그 여정에서 AWS가 어떻게 도움을 드릴 수 있는지를 다룹니다.
Unlock the Future of Search with MongoDB Atlas_ Vector Search Unleashed.pdfMalak Abu Hammad
Discover how MongoDB Atlas and vector search technology can revolutionize your application's search capabilities. This comprehensive presentation covers:
* What is Vector Search?
* Importance and benefits of vector search
* Practical use cases across various industries
* Step-by-step implementation guide
* Live demos with code snippets
* Enhancing LLM capabilities with vector search
* Best practices and optimization strategies
Perfect for developers, AI enthusiasts, and tech leaders. Learn how to leverage MongoDB Atlas to deliver highly relevant, context-aware search results, transforming your data retrieval process. Stay ahead in tech innovation and maximize the potential of your applications.
#MongoDB #VectorSearch #AI #SemanticSearch #TechInnovation #DataScience #LLM #MachineLearning #SearchTechnology
In the rapidly evolving landscape of technologies, XML continues to play a vital role in structuring, storing, and transporting data across diverse systems. The recent advancements in artificial intelligence (AI) present new methodologies for enhancing XML development workflows, introducing efficiency, automation, and intelligent capabilities. This presentation will outline the scope and perspective of utilizing AI in XML development. The potential benefits and the possible pitfalls will be highlighted, providing a balanced view of the subject.
We will explore the capabilities of AI in understanding XML markup languages and autonomously creating structured XML content. Additionally, we will examine the capacity of AI to enrich plain text with appropriate XML markup. Practical examples and methodological guidelines will be provided to elucidate how AI can be effectively prompted to interpret and generate accurate XML markup.
Further emphasis will be placed on the role of AI in developing XSLT, or schemas such as XSD and Schematron. We will address the techniques and strategies adopted to create prompts for generating code, explaining code, or refactoring the code, and the results achieved.
The discussion will extend to how AI can be used to transform XML content. In particular, the focus will be on the use of AI XPath extension functions in XSLT, Schematron, Schematron Quick Fixes, or for XML content refactoring.
The presentation aims to deliver a comprehensive overview of AI usage in XML development, providing attendees with the necessary knowledge to make informed decisions. Whether you’re at the early stages of adopting AI or considering integrating it in advanced XML development, this presentation will cover all levels of expertise.
By highlighting the potential advantages and challenges of integrating AI with XML development tools and languages, the presentation seeks to inspire thoughtful conversation around the future of XML development. We’ll not only delve into the technical aspects of AI-powered XML development but also discuss practical implications and possible future directions.
Why You Should Replace Windows 11 with Nitrux Linux 3.5.0 for enhanced perfor...SOFTTECHHUB
The choice of an operating system plays a pivotal role in shaping our computing experience. For decades, Microsoft's Windows has dominated the market, offering a familiar and widely adopted platform for personal and professional use. However, as technological advancements continue to push the boundaries of innovation, alternative operating systems have emerged, challenging the status quo and offering users a fresh perspective on computing.
One such alternative that has garnered significant attention and acclaim is Nitrux Linux 3.5.0, a sleek, powerful, and user-friendly Linux distribution that promises to redefine the way we interact with our devices. With its focus on performance, security, and customization, Nitrux Linux presents a compelling case for those seeking to break free from the constraints of proprietary software and embrace the freedom and flexibility of open-source computing.
Sudheer Mechineni, Head of Application Frameworks, Standard Chartered Bank
Discover how Standard Chartered Bank harnessed the power of Neo4j to transform complex data access challenges into a dynamic, scalable graph database solution. This keynote will cover their journey from initial adoption to deploying a fully automated, enterprise-grade causal cluster, highlighting key strategies for modelling organisational changes and ensuring robust disaster recovery. Learn how these innovations have not only enhanced Standard Chartered Bank’s data infrastructure but also positioned them as pioneers in the banking sector’s adoption of graph technology.
UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series, part 6DianaGray10
Welcome to UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series part 6. In this session, we will cover Test Automation with generative AI and Open AI.
UiPath Test Automation with generative AI and Open AI webinar offers an in-depth exploration of leveraging cutting-edge technologies for test automation within the UiPath platform. Attendees will delve into the integration of generative AI, a test automation solution, with Open AI advanced natural language processing capabilities.
Throughout the session, participants will discover how this synergy empowers testers to automate repetitive tasks, enhance testing accuracy, and expedite the software testing life cycle. Topics covered include the seamless integration process, practical use cases, and the benefits of harnessing AI-driven automation for UiPath testing initiatives. By attending this webinar, testers, and automation professionals can gain valuable insights into harnessing the power of AI to optimize their test automation workflows within the UiPath ecosystem, ultimately driving efficiency and quality in software development processes.
What will you get from this session?
1. Insights into integrating generative AI.
2. Understanding how this integration enhances test automation within the UiPath platform
3. Practical demonstrations
4. Exploration of real-world use cases illustrating the benefits of AI-driven test automation for UiPath
Topics covered:
What is generative AI
Test Automation with generative AI and Open AI.
UiPath integration with generative AI
Speaker:
Deepak Rai, Automation Practice Lead, Boundaryless Group and UiPath MVP
For the full video of this presentation, please visit: https://www.edge-ai-vision.com/2024/06/building-and-scaling-ai-applications-with-the-nx-ai-manager-a-presentation-from-network-optix/
Robin van Emden, Senior Director of Data Science at Network Optix, presents the “Building and Scaling AI Applications with the Nx AI Manager,” tutorial at the May 2024 Embedded Vision Summit.
In this presentation, van Emden covers the basics of scaling edge AI solutions using the Nx tool kit. He emphasizes the process of developing AI models and deploying them globally. He also showcases the conversion of AI models and the creation of effective edge AI pipelines, with a focus on pre-processing, model conversion, selecting the appropriate inference engine for the target hardware and post-processing.
van Emden shows how Nx can simplify the developer’s life and facilitate a rapid transition from concept to production-ready applications.He provides valuable insights into developing scalable and efficient edge AI solutions, with a strong focus on practical implementation.
Pushing the limits of ePRTC: 100ns holdover for 100 daysAdtran
At WSTS 2024, Alon Stern explored the topic of parametric holdover and explained how recent research findings can be implemented in real-world PNT networks to achieve 100 nanoseconds of accuracy for up to 100 days.
Maruthi Prithivirajan, Head of ASEAN & IN Solution Architecture, Neo4j
Get an inside look at the latest Neo4j innovations that enable relationship-driven intelligence at scale. Learn more about the newest cloud integrations and product enhancements that make Neo4j an essential choice for developers building apps with interconnected data and generative AI.
GraphSummit Singapore | The Art of the Possible with Graph - Q2 2024Neo4j
Neha Bajwa, Vice President of Product Marketing, Neo4j
Join us as we explore breakthrough innovations enabled by interconnected data and AI. Discover firsthand how organizations use relationships in data to uncover contextual insights and solve our most pressing challenges – from optimizing supply chains, detecting fraud, and improving customer experiences to accelerating drug discoveries.
Dr. Sean Tan, Head of Data Science, Changi Airport Group
Discover how Changi Airport Group (CAG) leverages graph technologies and generative AI to revolutionize their search capabilities. This session delves into the unique search needs of CAG’s diverse passengers and customers, showcasing how graph data structures enhance the accuracy and relevance of AI-generated search results, mitigating the risk of “hallucinations” and improving the overall customer journey.
20 Comprehensive Checklist of Designing and Developing a WebsitePixlogix Infotech
Dive into the world of Website Designing and Developing with Pixlogix! Looking to create a stunning online presence? Look no further! Our comprehensive checklist covers everything you need to know to craft a website that stands out. From user-friendly design to seamless functionality, we've got you covered. Don't miss out on this invaluable resource! Check out our checklist now at Pixlogix and start your journey towards a captivating online presence today.
TrustArc Webinar - 2024 Global Privacy SurveyTrustArc
How does your privacy program stack up against your peers? What challenges are privacy teams tackling and prioritizing in 2024?
In the fifth annual Global Privacy Benchmarks Survey, we asked over 1,800 global privacy professionals and business executives to share their perspectives on the current state of privacy inside and outside of their organizations. This year’s report focused on emerging areas of importance for privacy and compliance professionals, including considerations and implications of Artificial Intelligence (AI) technologies, building brand trust, and different approaches for achieving higher privacy competence scores.
See how organizational priorities and strategic approaches to data security and privacy are evolving around the globe.
This webinar will review:
- The top 10 privacy insights from the fifth annual Global Privacy Benchmarks Survey
- The top challenges for privacy leaders, practitioners, and organizations in 2024
- Key themes to consider in developing and maintaining your privacy program
Communications Mining Series - Zero to Hero - Session 1DianaGray10
This session provides introduction to UiPath Communication Mining, importance and platform overview. You will acquire a good understand of the phases in Communication Mining as we go over the platform with you. Topics covered:
• Communication Mining Overview
• Why is it important?
• How can it help today’s business and the benefits
• Phases in Communication Mining
• Demo on Platform overview
• Q/A
Full-RAG: A modern architecture for hyper-personalizationZilliz
Mike Del Balso, CEO & Co-Founder at Tecton, presents "Full RAG," a novel approach to AI recommendation systems, aiming to push beyond the limitations of traditional models through a deep integration of contextual insights and real-time data, leveraging the Retrieval-Augmented Generation architecture. This talk will outline Full RAG's potential to significantly enhance personalization, address engineering challenges such as data management and model training, and introduce data enrichment with reranking as a key solution. Attendees will gain crucial insights into the importance of hyperpersonalization in AI, the capabilities of Full RAG for advanced personalization, and strategies for managing complex data integrations for deploying cutting-edge AI solutions.
Goodbye Windows 11: Make Way for Nitrux Linux 3.5.0!SOFTTECHHUB
As the digital landscape continually evolves, operating systems play a critical role in shaping user experiences and productivity. The launch of Nitrux Linux 3.5.0 marks a significant milestone, offering a robust alternative to traditional systems such as Windows 11. This article delves into the essence of Nitrux Linux 3.5.0, exploring its unique features, advantages, and how it stands as a compelling choice for both casual users and tech enthusiasts.
“An Outlook of the Ongoing and Future Relationship between Blockchain Technologies and Process-aware Information Systems.” Invited talk at the joint workshop on Blockchain for Information Systems (BC4IS) and Blockchain for Trusted Data Sharing (B4TDS), co-located with with the 36th International Conference on Advanced Information Systems Engineering (CAiSE), 3 June 2024, Limassol, Cyprus.
Observability Concepts EVERY Developer Should Know -- DeveloperWeek Europe.pdfPaige Cruz
Monitoring and observability aren’t traditionally found in software curriculums and many of us cobble this knowledge together from whatever vendor or ecosystem we were first introduced to and whatever is a part of your current company’s observability stack.
While the dev and ops silo continues to crumble….many organizations still relegate monitoring & observability as the purview of ops, infra and SRE teams. This is a mistake - achieving a highly observable system requires collaboration up and down the stack.
I, a former op, would like to extend an invitation to all application developers to join the observability party will share these foundational concepts to build on: