Amazon Rekognition
- 기계 학습(Machine Learning, ML)을 사용해 이미지와 비디오에서 객체, 사람, 텍스트, 장면을 찾는다.
- 얼굴을 분석하고 얼굴을 검색(비교)하여 사용자 확인, 이미지 내 인원 수 계산 등을 수행한다.
- "익숙한 얼굴"을 저장해 자체 데이터베이스를 생성하거나 유명인 얼굴의 데이터베이스와 비교할 수 있다.
- 사용 사례:
- 라벨링
- 콘텐츠 조정
- 텍스트 탐지
- 얼굴 탐지 및 분석 (성별, 연령 범위, 감정 등)
- 얼굴 검색 및 확인
- 유명인 얼굴 인식
- 경로 추적 (ex. 스포츠 게임 분석 등)
Content Moderation
- 이미지나 비디오에서 부적절하거나 원하지 않는, 또는 노출되면 안되는 콘텐츠를 감지하는 기능
- SNS, 방송 매체, 광고, 전자 상거래 등의 상황에서 안전한 사용자 경험을 제공하기 위해 사용
- 감지할 항목에 대한 최소 신뢰 임계값을 설정할 수 있음
- 이미지에 플래그를 지정하는 설정을 마친 다음 인적 검토가 필요한 경우에는 Amazon Augmeted AI (A2I)를 사용하면 됨
- 콘텐츠를 탐지하여 규제를 준수하도록 도와줌
Amazon Transcribe
- 음성을 텍스트로 자동 변환
- 자동 음성 인식 (Automatic speech recognition, ASR)이라는 딥 러닝 프로세스를 사용하여 음성을 빠르고 정확하게 텍스트로 변환함
- Redaction을 사용하여 개인 식별 정보 (Personally Identifiable Information, PII)를 자동으로 제거함
- 다국어 오디오에 대한 자동 언어 식별을 지원함
- 사용 사례:
- 고객 서비스 통화 기록의 전사
- 자막 자동 생성
- 미디어 자산의 메타데이터 생성을 통해 완전히 검색 가능한 아카이브 생성
Amazon Polly
- 딥 러닝을 사용하여 텍스트를 생생한 음성으로 변환
- 대화하는 응용 프로그램을 만들 수 있도록 텍스트를 음성으로 변환한다.
Lexicon & SSML
Lexicon
- 발음 어휘 목록 (Pronunciation lexicons)을 사용하여 단어의 발음을 사용자 정의할 수 있다.
- 스타일링된 단어: St3ph4ne → "Stephane"
- 약어: AWS → "Amazon Web Services"
- 어휘 목록을 업로드해서 SynthesizeSpeech 작업에서 사용할 수 있다.
SSML (Speech Synthesis Markup Language)
- 일반 텍스트 또는 SSML로 표시된 문서에서 음성을 생성한다. - 더 많은 사용자 정의가 가능함
- 특정 단어나 구절을 강조하는 것
- 음성학적 발음 구현
- 숨쉬는 소리, 속삭이기 포함
- 뉴스 진행자 발화 스타일 사용 등
Amazon Translate
- 자연스럽고 정확한 언어 번역 기능
- Amazon Translate는 해외 사용자를 위한 웹사이트 및 애플리케이션과 같은 콘텐츠의 로컬라이제이션(localization)을 제공하며, 대량의 텍스트를 효율적으로 번역할 수 있도록 도와준다.
Amazon Lex & Connect
Amazon Lex (Alexa를 구동하는 기술과 동일)
- 음성을 텍스트로 변환하기 위한 자동 음성 인식 (Automatic Speech Recognition, ASR) 기술 사용
- 자연어 이해 기술을 사용하여 텍스트 또는 호출자의 의도 인식
- 챗봇, 콜센터 봇 등 구축을 돕는다.
Amazon Connect
- 전화를 받고, 고객 응대 흐름을 생성하는 클라우드 기반 가상 고객 센터를 제공
- 다른 CRM 시스템이나 AWS와 통합 가능
- 예치금이 필요 없으며, 전통적인 고객 센터 솔루션 대비 80% 저렴함
Amazon Comprehend
- 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP)를 위한 서비스
- 완전 관리형 서버리스 서비스
- 머신 러닝을 사용하여 텍스트에서 인사이트와 관계를 도출한다.
- 텍스트의 언어 이해
- 주요 문구, 장소, 사람, 브랜드, 이벤트 추출
- 텍스트가 긍정적인지 부정적인지 파악하는 감정 분석
- 토큰화(tokenization)와 품사(parts of speech) 분석을 사용하여 텍스트 분석
- 주제별로 텍스트 파일 컬렉션을 자동으로 정리함
- 사용 사례:
- 고객 상호작용(이메일)을 분석하여 긍정적인 경험과 부정적인 경험의 원인 찾기
- Comprehend가 식별하는 주제별로 문서를 생성하고 그룹화
Amazon Comprehend Medical
- 비구조적인 의료 텍스트에서 유용한 정보를 감지하고 반환해주는 서비스
- 의사 소견서
- 퇴원 요약서
- 검사 결과서
- 케이스 노트
- NLP를 사용하여 보호된 개인 건강 정보(Protected Health Inforamtion, PHI)를 감지한다. - DetectPHI API
- 문서를 Amazon S3에 저장하거나, Kinesis Data Firehose를 사용하여 실시간 데이터를 분석하거나, Amazon Transcribe를 사용하여 환자 이야기를 텍스트로 변환하여 Amazon Comprehend Medical에서 분석할 수 있다.
Amazon SageMaker
- 완전 관리형 서비스이며, 머신 러닝 모델을 구축하는 개발자 및 데이터 과학자를 위한 서비스
- 일반적으로 한 곳에서 모든 과정을 수행하고 서버를 프로비저닝하는 것은 어려운 작업이다.
- 머신 러닝 프로세스 (단순화된 버전): 시험 점수 예측 모델
라벨링, 구축, 훈련, 조정 적용 모두 SageMaker에서 가능!
Amazon Forecast
- 머신 러닝을 사용하여 매우 정확한 예측을 제공하는 완전 관리형 서비스
- 예를 들어, 미래의 비옷 판매를 예측하는 등 다양한 예측 작업을 수행할 수 있다.
- 데이터 자체를 확인하는 것보다 50% 더 정확하다.
- 예측 시간을 몇 달에서 몇 시간으로 줄일 수 있다.
- 사용 사례: 제품 수요 계획, 재무 계획, 자원 계획 등
Amazon Kendra
- 머신 러닝으로 제공되는 완전 관리형 문서 검색 서비스
- 문서 (text, pdf, HTML, PowerPoint, MS Word, FAQ 등)에서 답변을 추출한다.
- 자연어 검색 기능을 제공한다.
- 사용자 상호 작용 / 피드백을 학습하여 선호하는 결과를 제공한다. (증분 학습, Incremental Learning)
- 데이터의 중요도, 신선도, 또는 사용자 정의 필터를 기반으로 검색 결과를 수동으로 세부 조정 가능하다.
Amazon Personalize
- 실시간 맞춤 추천으로 애플리케이션을 구축하기 위한 완전 관리형 머신 러닝 서비스
- 맞춤화된 제품 추천, 재순위화 (re-ranking), 또는 맞춤화된 직접 마케팅
- 예시: 사용자가 원예 도구를 많이 구매했다면 다음에 구매할 제품에 대한 추천을 제공한다.
- Amazon.com에서 사용하는 기술과 동일한 기술이다.
- 기존 웹사이트, 애플리케이션, SMS, 이메일 마케팅 시스템에 통합할 수 있다.
- ML 솔루션을 구축, 학습, 배포할 필요 없이 며칠 안에 구현할 수 있다.
- 사용 사례: 소매점, 미디어 및 엔터테인먼트 등
Amazon Textract
- AI와 ML을 사용하여 스캔된 문서에서 텍스트, 손글씨 및 데이터를 자동으로 추출한다.
- 양식과 테이블에서 데이터 추출이 가능하다.
- PDF, 이미지 등 어떤 유형의 문서든 읽고 처리할 수 있다.
- 사용 사례:
- 금융 서비스 (ex. 인보이스, 재무 보고서)
- 의료 분야 (ex. 의료 기록, 보험 청구서)
- 공공 부문 (ex. 세금 양식, 신분증, 여권)
AWS Machine Learning - Summary
- Rekognition: 얼굴 탐지, 라벨링, 유명인 인식
- Transcribe: 오디오를 텍스트로 변환 (예: 자막)
- Polly: 텍스트를 음성으로 변환
- Translate: 번역 서비스
- Lex: 대화형 봇 구축 - 챗봇
- Connect: 클라우드 고객 센터
- Comprehend: 자연어 처리
- SageMaker: 개발자와 데이터 과학자를 위한 기계 학습
- Forecast: 높은 정확도의 예측 모델 구축
- Kendra: ML 기반 문서 검색 엔진
- Personalize: 실시간 맞춤 추천 서비스
- Textract: 문서에서 텍스트와 데이터 추출
안녕하세요