Announcing this year’s Black Friday deals from Microsoft and our partners

2018-11-11 KENNETH 0

Announcing this year’s Black Friday deals from Microsoft and our partners When I think back on a lifetime of giving holidays, I don’t always remember the exact presents or the pattern of the wrapping paper. What I recall clearly, though, is that smile, that laugh of someone unwrapping the perfect gift. For me – and from me – those gifts often had technology at the center, whether it was the latest gaming console I always wanted growing up, the perfect PC for my kids or the sold-out fitness wearable for my wife. Unwrapping a gift of technology always seems to generate a happy dance. For this holiday season and one of my favorite times of year, I’m looking forward to celebrating with my family and loved ones, and to giving more than just gifts. I’m hoping to share new moments [ more… ]

Amazon Rekognition의 얼굴 필터링 기능을 사용하여 개발 시간과 비용 절감하기

2018-11-10 KENNETH 0

Amazon Rekognition의 얼굴 필터링 기능을 사용하여 개발 시간과 비용 절감하기 Amazon Rekognition은 객체, 사람, 텍스트, 장면 및 활동을 식별하고 부적절한 콘텐츠를 감지할 수 있는 딥 러닝 기반 이미지 및 비디오 분석 서비스입니다. 새로운 Rekognition 얼굴 필터링 기능을 사용하면 얼굴 인식용으로 인덱싱할 수 있는 얼굴의 품질과 수량을 제어할 수 있습니다. 이 기능을 활용하여 비용을 절감하고, 개발 시간을 단축하며, 얼굴 인식의 정확도를 개선할 수 있습니다. Rekognition 얼굴 필터링 기능이 나오기 전에는 IndexFaces API를 사용하면 Amazon Rekognition이 이미지에 포함된 모든 얼굴을 감지하고 지정된 컬렉션으로 인덱싱했습니다. 그러나 일부 이미지는 인덱싱하고 싶지 않은 얼굴을 포함할 수 있습니다. 예를 들어, 얼굴 검색 품질에 부정적인 영향을 줄 수 있는 작고 흐릿한 얼굴이나 영화제 같이 관중이 많은 이벤트에서 배경에 나온 얼굴은 인덱싱할 필요가 없을 수 있습니다. 이런 얼굴까지 인덱싱에 포함하면 비용이 증가하고 많은 경우 정확도가 저하됩니다. 지금까지는 얼굴 감지를 실행하여 얻어진 각 얼굴 이미지에 필터링 규칙을 적용하고, 필터를 [ more… ]

Fast.ai, AWS 기반 GPU 인스턴스로 가장 빠른 ImageNet 모델 학습 기록 수립

2018-11-10 KENNETH 0

Fast.ai, AWS 기반 GPU 인스턴스로 가장 빠른 ImageNet 모델 학습 기록 수립 딥 러닝을 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 fast.ai는 16개의 Amazon EC2 P3.16xlarge 인스턴스를 사용하여 18분 만에 1백만 개의 이미지로 ResNet-50 딥 러닝 모델을 훈련하는 데 성공했다고 발표했습니다. 이러한 획기적인 신기록을 달성하는 데에는 단지 40달러의 비용 밖에 들지 않았습니다. 본 기록은 기존 보다 40% 빠른 것으로 딥 러닝 모델의 훈련 시간을 획기적으로 단축함으로써 더 저렴한 비용으로 더 빠르게 시장에 선보일 수 있음을 단적으로 보여줍니다. Amazon EC2 P3 인스턴스는 퍼블릭 클라우드에서 AI/ML 모델의 훈련에 사용할 수 있는 가장 강력한 GPU 가속화 컴퓨팅 인프라 중 하나입니다. NVIDIA V100 GPU 8개가 장착된 단일 Amazon EC2 P3 인스턴스는 ResNet-50 딥 러닝 모델을 ImageNet으로 3시간 이내에 훈련할 수 있습니다. 최근 블로그의 데모에 설명한 것처럼, 클라우드의 여러 Amazon EC2 P3 인스턴스에 훈련 워크로드를 분산하는 최적화 기술을 사용하면 훈련 시간이 추가로 단축됩니다. fast.ai에서는 유사한 분산 훈련 [ more… ]

Catch up on October’s most-read stories on MSN

2018-11-10 KENNETH 0

Catch up on October’s most-read stories on MSN The Microsoft News team has a mission to keep the world informed, with nearly half a billion people coming to MSN and Microsoft Edge every month to find out what’s going on around the globe. Each day, Microsoft News editors work with more than 1,000 premium publishing partners (such as “The New York Times,” “Fox News,” “USA Today” and “Sports Illustrated”) to curate the best news and high-quality, credible journalism across a variety of topics so that readers get the latest news. Each month, MSN will publish a list of its most-read news stories “in order to share what our readers are drawn to and allow you to catch up on stories you may have missed.” Head over to The Microsoft News Blog to check out the five most-read stories for October. [ more… ]

AWS Fargate, 서울 리전 출시

2018-11-09 KENNETH 0

AWS Fargate, 서울 리전 출시 AWS Fargate을 서울 리전에 출시하였습니다. AWS Fargate는 가상 서버 또는 클러스터를 관리할 필요 없이 컨테이너를 실행할 수 있도록 지원하는 Amazon ECS 서비스를 위한 컴퓨팅 엔진입니다. AWS Fargate를 사용하면 더 이상 컨테이너를 실행하기 위해 가상 머신 클러스터를 프로비저닝, 구성 및 확장할 필요가 없습니다. 이제 컨테이너 기반 서비스에서 애플리케이션을 실행하는 인프라의 관리가 아니라 애플리케이션을 설계하고 구축하는 데 집중할 수 있습니다. Amazon ECS에는 Fargate 시작 유형과 EC2 시작 유형이라는 두 가지 모델이 있습니다. Fargate 시작 유형의 경우, 애플리케이션을 컨테이너로 패키징하고, CPU와 메모리 요구 사항을 지정하고, 네트워킹과 IAM 정책을 정의한 후, 애플리케이션을 시작하기만 하면 됩니다. [블로그] AWS Fargate 출시 – 서버리스 콘테이너 서비스 [블로그] 기존 ECS 컨테이너를 Fargatex로 이전하기 [동영상] ECS/Fargate와 함께하는 간편한 Docker 사용법 – 변규현 (AWSKRUG) [동영상] 관리형 Kubernetes 지원과 새로운 컨테이너 서비스 AWS Fargate 소개– 정영준 (AWS) 아래는 AWS Fargate를 사용하는 다양한 고객 사례(영문)입니다. 여러분의 애플리케이션에 [ more… ]