[AWS] AI 잠재력 잠금 해제: AWS SageMaker, Recognition 및 Lex의 AWS 기계 학습 서비스

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AWS의 기계 학습 서비스: SageMaker, Recognition 및 Lex

Amazon Web Services (AWS) 는 ML 모델을 대규모로 구축하고 배포하는 데 도움이 되는 광범위한 기계 학습 (ML) 서비스를 제공합니다. AWS에서 가장 인기 있는 ML 서비스 세 가지는 Amazon SageMaker, Amazon Recognition 및 Amazon Lex입니다.

아마존 세이지메이커

Amazon SageMaker는 ML 모델을 쉽게 구축, 교육 및 클라우드에 배포할 수 있게 해주는 완전관리형 서비스입니다. SageMaker는 다음을 포함하여 ML 워크플로 의 모든 단계에 대한 포괄적인 도구 및 기능 세트를 제공합니다 .

• 데이터 준비: SageMaker는 ML용 데이터를 정리 하고 준비하기 위한 도구를 제공합니다 .
• 모델 훈련: SageMaker는 자신의 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있는 다양한 사전 훈련된 모델과 알고리즘을 제공합니다 . SageMaker를 사용하여 사용자 지정 모델을 교육할 수도 있습니다.
• 모델 배포 : SageMaker는 훈련된 모델을 프로덕션에 배포하기 위한 도구를 제공합니다. 모델을 클라우드, 온프레미스 서버 또는 에지 장치에 배포할 수 있습니다.

SageMaker는 다음을 포함하여 광범위한 ML 워크로드에 적합한 선택입니다.

• 이미지 분류: SageMaker를 사용하면 이미지 분류 모델을 교육하고 배포하여 이미지의 객체를 식별할 수 있습니다.
• 자연어 처리 ( NLP ): SageMaker는 인간 언어를 이해하고 생성하기 위해 NLP 모델을 훈련하고 배포하는 데 사용할 수 있습니다.
• 추천 시스템: SageMaker는 추천 시스템을 교육하고 배포하여 사용자에게 제품이나 서비스를 추천하는 데 사용할 수 있습니다.

아마존 인식

Amazon Recognition은 이미지와 비디오에서 정보를 추출하는 데 사용할 수 있는 ML 서비스 제품군입니다. 인식 서비스에는 다음이 포함됩니다.

• Amazon Rekognition: Amazon Rekognition은 이미지와 비디오에서 객체, 사람, 장면, 텍스트 및 기타 요소를 식별할 수 있는 서비스입니다 .
• Amazon Textract: Amazon Textract는 스캔한 문서와 이미지에서 텍스트와 데이터를 추출할 수 있는 서비스입니다.
• Amazon Comprehend: Amazon Comprehend는 텍스트의 의미를 이해하고 텍스트에 포함된 엔터티와 관계를 식별할 수 있는 서비스입니다.

인식 서비스는 다음을 포함한 광범위한 애플리케이션에 적합한 선택입니다.

• 이미지 검색: 인식 서비스를 사용하여 이미지에서 개체와 사람을 식별할 수 있는 이미지 검색 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
• 문서 처리: 인식 서비스를 사용하여 스캔한 문서에서 텍스트와 데이터를 추출할 수 있는 문서 처리 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
• 사기 탐지 : 인식 서비스를 사용하여 사기성 이미지와 비디오를 식별할 수 있는 사기 탐지 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

아마존 렉스

Amazon Lex는 애플리케이션용 대화 인터페이스를 구축하는 데 사용할 수 있는 서비스입니다. Lex를 사용 하면 사용자와 자연스럽게 상호 작용할 수 있는 챗봇 , 음성 도우미 및 기타 대화 인터페이스를 만들 수 있습니다 .

 

Lex는 다음을 포함한 다양한 응용 분야에 적합한 선택입니다.

• 고객 서비스 챗봇: Lex를 사용하여 고객 질문에 답변하고 지원을 제공할 수 있는 고객 서비스 챗봇을 만들 수 있습니다.
• 가상 비서 : Lex를 사용하면 약속 예약, 알람 설정, 음악 재생과 같은 작업을 사용자에게 도울 수 있는 가상 비서를 만들 수 있습니다.
• 교육용 애플리케이션: Lex를 사용하면 대화를 통해 사용자에게 새로운 개념과 기술을 가르칠 수 있는 교육용 애플리케이션을 만들 수 있습니다 .

결론

Amazon SageMaker, Amazon Recognition 및 Amazon Lex는 AWS에서 가장 인기 있는 ML 서비스 중 세 가지입니다. 각 서비스에는 고유한 장점과 단점이 있으므로 필요 에 맞는 서비스를 선택하는 것이 중요합니다 . ML 서비스를 선택할 때 다음 요소를 고려하는 것이 중요합니다.

• 워크로드: 어떤 유형의 ML 워크로드에 서비스를 사용할 예정인가요? 이미지 분류를 위해 ML 서비스가 필요한 경우 Amazon Rekognition이 좋은 선택이 될 것입니다. 자연어 처리를 위한 ML 서비스가 필요한 경우 Amazon Comprehend가 좋은 선택이 될 것입니다.
• 성능 : 얼마나 많은 성능이 필요합니까? 세 가지 서비스 모두 고성능을 제공하지만 Amazon SageMaker는 특히 고성능 ML 워크로드에 적합합니다.
• 확장성 : ML 서비스는 얼마나 확장 가능 해야 합니까? 세 가지 서비스 모두 확장 가능하지만 Amazon SageMaker는 특히 대규모 ML 워크로드에 적합합니다.
• 비용 : ML 서비스에 얼마를 지출할 의향이 있나요? 세 가지 서비스 모두 서로 다른 가격 옵션을 제공하므로 예산에 가장 적합한 서비스를 선택할 수 있습니다.

참고자료

• 아마존 세이지메이커: https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html
• Amazon 인식: https://aws.amazon.com/rekognition/
• 아마존 렉스: https://aws.amazon.com/lex/features/