IT 공부/AWS AI Practioner(완)37 AWS AI Practitioner 18 Amazon Lex Lex - 챗봇 ( 보이스와 텍스트 ) - 멀티플 언어 지원- 람다 커넥트 컴프리헨드 켄드라와 연결 가능 - 따라서 챗봇이 자동적으로 알맞은 람다 함수를 호출할 수 있음 Create Chatbot을 통해 만들 수 있다 옵션이 2가지가 있다 세부 설정 후, Intent에서 이 Chatbot의 동작 방식을 설정할 수 있다 각 챗봇마다 샘플을 통해 엿볼 수 있는데, 보면 특정 터미놀로지가 {}쳐져 있는 걸 볼 수 있다 이들이 바로 Slots인데, 람다 함수 호출의 트리거이자 인풋 데이터가 된다 그리고 Fulfillment에서 람다함수 호출 hook을 지정할 수 있다 비주얼 빌더도 있다. 2024. 10. 15. AWS AI Practitoner 17 Amazon Polly / Rekoginition / Forecast Amazon Polly - TTS- Lexicons - How to read certain Specific Pieces of text ex) AWS - > Amazon Web Service로 읽어줌 - SSML - Speech Synthesis Markup Language 말하는 방법에 있어서 마크업을 찍을 수 있음 Voice Engine 생성형 / 롱 폼 / 뉴럴 / 스탠다드 etc Speach Mark 문장과 단어가 시작하는 곳에 엔코딩 / 링싱킹 하이라이팅에 유용 Amazon Rekoginition - 이미지/영상에서 오브젝트 사람 텍스트 장면 찾음 - Facial analysis / Facial Search -> 사용자 인증 / - Custom Labels -> Own feature 또는 .. 2024. 10. 14. AWS AI Practitoner 16 Amazon Comprehend / Translate / Transcribe Amazon Comprehend - NLP - 텍스트 내의 인사이트와 관계 - Key Pharases / places people / brands / events- 긍부정- 토크나이제이션 - 분류 등에 사용 가능 - 트레이닝 데이터 -> Comprehend가 학습 -> 커스텀 분류기가 태깅 작업 NER = Named Entity Recognition - 일반 목적의 엔터티를 발굴해냄 - 트레이닝 -> 엔터티 리스트 또는 그것들을 갖고있는 문서 학습 우측의 Launch 버튼을 통해서 접근한다 그리고 샘플 텍스트를 통해서, 어떤 인사이트를 얻을 수 있는 지 볼 수 있다. Entities / 키 프레이즈 / 언어 / PII / 감정 / 신택스 등을 볼 수 있다 좌측 메뉴바를 통해서 커스텀 분류기를 만들.. 2024. 10. 14. AWA AI Practitioner 15 ML Terms_2 Inferencing = 추론 - Real time - 챗봇 / batch - 큰 인풋 - Inferencing at edge -> SLM-> 엣지 디바이스에서 사용할 수도 - 엄청 낮은 레이턴스 / 낮은 컴퓨트 풋프린트 / 오프라인 - LLM -. Remote Server - 더 긴 레이턴스 . 더 강력한 모델 / 온라인 강제 Phases of ML Project - Business 문제 -> ML Problem 프레이밍 -> 데이터 수집 준비 -> 피처 엔지니어링 -> 모델 트레이닝 / 파라미터 튜닝 -> 모델 평가 -> 비즈니스 목표 달성? -> Data / Feature Augmentation -> 테스팅 및 전개 -> 모니터링/디버깅 -> 새로운 데이터 반영 Define Busin.. 2024. 10. 13. AWS AI Practitioner 14 ML Terms GPT - Generative Pre-trained Transformer 자연어 생성 및 이해 BERT - txt를 2가지 방향으로 읽음RNN - 시퀀셜 데이터를 읽음 -> 스피치 / 타임 스케일의 예측에 강함SVM - Support Vector Machine / Classification & Regression ResNet(Residual Network) - Deep Convolutional Neural Network (CNN) 이미지WaveNet - raw audio waveform / 오디오 GAN - Generative Adversial Network / synthetic data -> 트레이닝 데이터와 유사한 이미지 비디오 음성 제작 XGBoost - Extreme Gradie.. 2024. 10. 9. AWS AI Practitioner 13 Amazon Q QuickSight Amazon Q QuickSight데이터 시각화와 대시보드 AmazonQ는 자연어 명령을 알아들을 수 있고 -> 대시보드를 만들어준다 실용적 서머리QA를 할 수 있음 Gen image 기반 대시보드 형성 Amazon Q for EC2 EC2를 추천해줌 RQMT를 더해서 더 정확한 추천을 해줄 수 있음 Amazon Q for AWS Chatbot 슬랙이나 Teams에서 전개 가능함 PartyRock 코딩 없이 접근 간으함UI는 Amazon Q Apps와 유사함 2024. 10. 5. AWS AI Practitioner 12 Amazon Q Apps / Developer Amazon Q Appss 자연어만 사용해서 AI app 만들 수 있음당연히 Amazon Q 데이터를 사용 Amazon Q Developer AWS 문서와 서비스 선택에 대해 답변 AWS 내에 있는 리소스에 대해서 답변 CLI 제시 분석 에러해결 트러블슈팅 AI 코드 컴패니언 IDE 확장 -> VSC VS JETBRAINS AMAZON Q Business에서 Amazon Q Apps 접근 권한을 갖게 되면아래처럼 Apps 메뉴를 통해 접근 가능하다우측 가장 큰 화면에서 이미 제작된 App을 테스트 가능하다 Customer Feedback Analyzer를 눌렀을 때 화면 변화다프롬프트로 이 App에대한 설명을 제공한다 생성하게 되면 아래와 같은 화면이 나온다우측 상단에서 Add cardㄹ를 통해서 .. 2024. 10. 4. AWS AI Practitioner 11 Amazon Q 완전 관리형 GEN AI 어시스턴트 Company's Knowledge & Data 베이스 - 답변 요약 생성 자동하- 루틴 액션 수행 Data Connectors - 40+ enterprise data와 연결 가능 플러그인 - 3rd 파티 서비스 ; 지라 서비스나우 젠데스크 등 - 다른 서드 파티와도 연결 가능 IAM Identity Center- authentification을 책임- 다른 계정 시스템과 인테그레이션 가능 Admin Control - 가드레일 설정 가능- 예 / Block specific words or topics - 예 / Allow only internal data referred - 글로벌 컨트롤 & 토픽 레벨 컨트롤 전부 가능 Amazon Q business에서 어플리.. 2024. 10. 4. AWS AI Practitioner 10 Prompt Engineering Techniques Zero Shot Prompting -> 직접 FM에게 묻는 방식 Few Shots Prompting -> 몇 가지 예시를 제시하고 FM에게 묻는 방식 CoT (Chain of Thouths)-> 시퀀스를 만들어서 FM이 작성하게 하는 방식 RAG -> 외부 데이터 소스를 통해 풍부한 답변을 만드는 방식 Prompt Templates -> 프롬프트 템플릿을 채우는 방식으로 인풋을 받아서 답변을 완성하게 할 수 있다 Prompt template injections -> 막는 법 ; 이런 시도를 막는 명료한 지시를 입력하는 것으로 막을 수 있다 2024. 10. 4. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형
