완전 관리형 ML 서비스인 Amazon SageMaker 의 신규 기능 소개 - 김필호 AI/ML 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Innovate 2019

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완전 관리형 ML 서비스인
Amazon SageMaker 의 신규 기능 소개
김필호 AWS AI/ML 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트

R E K O G N I T I O N
I M A G E
P O L L Y T R A N S C R I B E T R A N S L A T E C O M P R E H E N D L E XR E K O G N I T I O N
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D E P L O Y
1st 파티 알고리즘 및 노트북 개발 환경
데이터 레이블링 (G R O U N D T R U T H )
원클릭 모델 훈련
최적화 (N E O )
원클릭 배포 및 호스팅
F r a m e w o r k s I n t e r f a c e s I n f r a s t r u c t u r e
E C 2 P 3
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Reinforcement learning
알고리즘 및 모델 ( A W S M A R K E T P L A C E
F O R M A C H I N E L E A R N I N G )
I N F E R E N
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ML SERVICES
M L F R A M E W O R K S &
I N F R A S T R U C T U R E
App 개발자용
ML 개발자 및
데이터
사이언티스트용
ML 연구자 및 학계용

머신 러닝 서비스는 다양한 개발 단계를 가지고 있습니다
1
2
3
1
2
3

Amazon SageMaker를 이용한 머신러닝 개발, 훈련 및 배포
1
2
3

훈련 데이터
수집 및 전처리

고품질의 데이터 레이블링 지원

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고품질의 데이터는 ML 모델의 성능을 향상 시킵니다.

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레이블링 작업에 ML을 적용하여 정밀한 훈련 데이터셋
구축을 도와 드리고 작업 비용을 70%까지 줄입니다

SageMaker Ground Truth 동작법
Raw Data

학습 데이터 생성 방법

Amazon SageMaker Ground Truth
ML 훈련용 데이터를 쉽고 정확하게 레이블링함

레이블링 작업 구성 화면

레이블링 화면

레이블된 결과 보기 화면

더 손쉬운 ML 도입 방법

알고리즘 성능
최적화

머신러닝을 위한 AWS Marketplace
바로 사용할 수 있는 ML 알고리즘 및 모델

150개 이상의 모델들과 알고리즘들을 사용하실 수 있습니다
Natural Language
Processing
Grammar & Parsing Text OCR Computer Vision
Named Entity
Recognition
Video Classification
Speech Recognition Text-to-Speech Speaker Identification Text Classification 3D Images Anomaly Detection
Text Generation Object Detection Regression Text Clustering Handwriting Recognition Ranking
S O M E O F T H E A V A I L A B L E A L G O R I T H M S A N D M O D E L S
S E L E C T E D V E N D O R S

지난 re:Invent 이후 빠르게 추가 되고 있습니다.
https://aws.amazon.com/marketplace/solutions/machinelearning/

마켓플레이스에 등록된 제품 예 (Deep Vision Vehicle Recognition)

마켓플레이스에 등록된 제품 예 (Cognitive QnA)

반복적 학습 및
성능 향상

ML 모델의 최적화는 매우 복잡한 과정입니다.

딥러닝 모델 컴파일러로써 고객이 모델을 한번 훈련하면 어디에서든지
실행 가능하며 2배 이상의 성능 향상도 가져올 수 있습니다

한번의 학습으로 어디에서든 실행 가능
Neo

AWS SageMaker Neo
Train once, run anywhere with 2x the performance

Amazon SageMaker GitHub Repository

차세대 ML 알고리즘은?

Types of Machine Learning
Reinforcement learning
(RL)
Supervised learning
Unsupervised learning
AMOUNT OF TRAINING DATA REQUIRED
SOPHISTICATIONOFMLMODELS

Reinforcement Learning 이 동작하는 방법
USE CASES

Amazon SageMaker를 이용하여 Reinforcement Learning도
개발, 훈련 및 배포를 할 수 있게 되었습니다.

AWS SageMaker RL
Reinforcement learning for every developer and data scientist
다양한 개발
프레임워크들을 지원
SimuLink 및 MatLab을 포함한
폭넓은 시뮬레이션 환경 지원
K E Y F E A T U R E S
TensorFlow, Apache
MXNet, Intel Coach,
and Ray RL support
2D & 3D physics
environments and
OpenAI Gym support
Supports Amazon Sumerian and
Amazon RoboMaker
Fully
managed
Example notebooks
and tutorials

Demo: Harry learns to stand and step
Source: crowdAI – NIPS 2017: Learning to Run Challenge
https://www.youtube.com/watch?v=rhNxt0VccsE

Harry learns to stand and step

AWS SageMaker RL
Reinforcement learning for every developer and data scientist

맺으면서
• SageMaker의 GroundTruth를 이용하시면 ML을 적용하여 정밀한 훈련
데이터셋 구축을 도와 드리고 작업 비용을 70%까지 줄입니다
• AWS Marketplace에서 바로 사용할 수 있는 ML 알고리즘 및 모델이
제공되고 있습니다.
• SageMaker Neo를 이용하시면 훈련된 ML 모델을 어디에서든지 실행
가능하며 2배 이상의 성능 향상도 가져올 수 있습니다.
• 새로운 ML 기능인 Reinforcement Learning을 SageMaker 상에서 구축,
훈련 및 배포하실 수 있습니다. 다양한 개발 프레임워크 및 Simulink 및
MatLab등의 시뮬레이션 환경도 지원합니다.

기계학습(Machine Learning)을 위해
AWS를 선택해야 하는 이유
데모 존
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기계학습의 사용방법을
살펴보세요
AWS 기반 머신러닝
https://aws.amazon.com/
machine-learning/
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온라인 교육
AWS 전문가가 진행하는
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AWS 공인 강사가 진행하는
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AWS 자격증
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업계에서 인정 받는
AWS 공인 자격증

AWS Innovate 에 참석해주셔서 대단히 감사합니다.
저희가 준비한 내용, 어떻게 보셨나요?
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