[월:] 2018년 11월

AWS AppSync 서울 리전 출시 및 손쉬운 단계별 API 빌더 소개 지난 9월 6일 AWS AppSync가 서울 리전에 출시하였습니다. 실시간 데이터 동기화 및 오프라인 기능을 지원하는 웹 및 모바일 애플리케이션 용 서버리스 백엔드로서 다양한  AWS 서비스 데이터 액세스를 단일 엔드포인트로 단순화하고, 공개 표준인 GraphQL이 지원되기 때문에 애플리케이션을 사용하여 단일 네트워크 요청에서 필요한 정확한 데이터를 처리할 수 있습니다. 오늘은 얼마전 출시한 단계별 API 빌더 기능을 소개하고자 합니다. 기존에는 어느 정도 AWS AppSync를 구동하는 GraphQL에 대한 지식이 있어야 AWS AppSync API를 구축할 수 있었습니다. GraphQL은 백엔드 및 애플리케이션에서 효율적인 네트워크 작업을 한 번 왕복하여 복잡한 데이터 가져오기를 수행할 수 있도록 하는 강력한 API 쿼리 언어입니다. AWS는 2018년 7월에 이 요구 사항을 완화하기 위한 한 단계로 “코드 없는” GraphQL API 빌더를 출시했습니다. 이 글에서 소개하는 빌더를 사용하면 GraphQL에 대한 사전 지식 없이도 모바일 및 웹 앱을 위한 강력한 API를 더 쉽게 생성할 수 [ more… ]

인프라 코드 자동화를 위한 AWS CDK 개발자용 미리보기 출시 지난 8월에 AWS 개발자를 위해 TypeScript, JavaScript 및 .Net 및 Java용 AWS Cloud Development Kit(CDK) 개발자 평가판을 출시하였습니다. (Python도 곧 지원될 예정입니다.) AWS CDK는 CloudFormation을 통해 클라우드 인프라를 코드로 정의하고 프로비저닝하는 소프트웨어 개발 프레임워크입니다. CDK는 주요 AWS 서비스와 완벽하게 통합되며 AWS 리소스를 명령어로 정의하는 높은 수준의 객체 지향 추상화를 제공합니다. CDK를 사용하면 최신 프로그래밍 언어의 강점을 사용하여 AWS 인프라를 예측 가능하고 효율적인 방식으로 정의할 수 있으므로 전체 개발 경험을 개선 하실 수 있습니다. 사실 CDK는 클라우드 인프라 “컴파일러”와 같습니다. CDK는 Constructs라고 하는 상위 수준의 클래스 라이브러리 세트를 제공하며, 이 라이브러리는 AWS 클라우드 리소스를 추상화하고 AWS 모범 사례를 포함 시킬 수 있습니다. Constructs는 애플리케이션 인프라를 정확히 정의하고 모든 복잡한 상용 논리를 처리하는 객체 지향 CDK 애플리케이션에 간편하게 통합할 수 있습니다. CDK 애플리케이션을 실행하면 AWS 클라우드 인프라의 “어셈블리 언어”인 CloudFormation 템플릿으로 컴파일됩니다. CloudFormation [ more… ]

Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝을 활용한 ResNet 모델 훈련하기 Amazon SageMaker에서 우리가 사용하는 기계 학습 모델의 하이퍼파라미터(Hyper-Parameter) 값을 자동으로 튜닝하여 보다 정확한 예측을 생성하는 기능이 최근에 출시되었습니다. 하이퍼파라미터는 모델 훈련 중에 알고리즘의 동작을 설명하는 사용자 정의 설정입니다. 예를 들어, 의사 결정 트리의 규모, 세그먼트에서 원하는 클러스터의 수 또는 데이터를 반복할 때 인공신경망 가중치의 증분 업데이트 단위 등이 포함됩니다. 하이퍼파라미터 값은 최종 정확도 및 성능에 엄청난 영향을 미치므로 기계 학습 모델에 적합한 하이퍼파라미터 값을 선택하는 것이 중요합니다. 그러나, 하이퍼파라미터 값을 설정하는 프로세스는 쉽지 않고, 여러번 수동으로 작업을 해야 합니다. 특히, 일부 알고리즘에는 조정이 가능한 서로 다른 하이퍼파라미터가 많습니다. 일부 값은 다른 하이퍼파라미터보다 값을 선택하기가 더 까다롭습니다. 대부분의 경우, 모델의 적합성과 하이퍼파라미터 값은 비선형 관계에 있기때문입니다. 하이퍼파라미터 값을 선택할 때는 다양한 전략을 사용할 수 있습니다.  예를 들어, 모델 개발자가 가진 도메인 지식, 추론, 직관 또는 수동 실험을 사용합니다. 어떤 분들은 무차별 대입 [ more… ]