IT 공부146 AWS AI Practitioner 21 AWS Deepracer / Medical AWS Deepracer1/18 사이즈 -. RL딥레이서 콘솔로 트레이닝 3D 시뮬레이티드 환경에서 주행도 가능 프런트 카메라 - RL 모델이 캡쳐 이미지와이파이 커넥션 - 딥레이서 리그 -> 프라이즈 머니도 있음 Transcribe Medical / Comprehend Medical - STT / TTS - 리얼타임 배치 양쪽 지원 - PHI - 개인 건강 정보도 처리해줌 2024. 10. 18. AWS AI Practitioner 20 Amazon Kendra / Mechanical Turk / A2I Kendra - ML 완전관리형 문서 검색 서비스- Doc에서 답변을 찾아냄 - Kendra 내부에서 Knowledge Index를 생성 - 인크리멘탈 러닝 -> 사용자 인터랙션과 피드백을 통해 학습한다- 수동으로 파인튜닝 가능 Amazon Mechanical Turk - 크라우드소싱 마켓 플레이스- 가상 워크포스를 분산 가능하다 - A2I 등에 사용된다 Amazon A2I (Augmented AI)- 휴먼 리뷰 워크플로우에 사용 - A2I를 생성하고 작업을 요청할당할 수 있다 2024. 10. 15. AWS AI Practitoner 19 Amazon Personalize / Textract Amazon Personalize 리얼타임 개인화 추천 - 개인화 상품 추천 / 리랭킹 / 다이렉트 마케팅 - S3부터 인풋데이터를 받음 +Amazon Personalized API -> AP에서 -> 개인화 커스텀 API가 제공됨 Recipes- 알고리즘 ; 트레이닝 컨피규레이션 필요 Amazon Textract - text 추출 -> 데이터를 추출해냄- PDF 이미지 등 가능 예시에서 보듯이, 그냥 텍스트를 추출하는 것이 아니라,레이아웃 / 양식 / 테이블 등 컨텍스트까지 추출이 가능하다 그 외에도, 영수증 / ID 카드 등 비즈니스에서 바로 적용할 수 있는 데모들이 존재한다 2024. 10. 15. 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. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 12 13 ··· 17 다음 반응형
