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Amazon Comprehend – 딥러닝 기반 실시간 자연어 인식 서비스 출시 몇년 전 메릴랜드 대학교 CS 도서관을 돌아다니다가 컴퓨터가 할 수 없는 일(What Computers Can’t Do)과 그 후속작인 컴퓨터가 여전히 할 수 없는 일(What Computers Still Can’t Do)이라는 오래된 책을 발견했습니다. 이것은 컴퓨터 공학이 관심을 가지고 연구할 만한 분야라는 사실을 깨달았습니다. 이 게시물을 준비하는 동안 저는 첫 번째 책의 복사본을 찾았고, 아래와 같은 흥미로운 의견을 발견했습니다. 자연 언어의 문장을 사용하고 이해하는 인간에게는 문장의 맥락 의존성의 사용에 대한 암시적 지식이 필요합니다. 이는 Turing의 의문대로 컴퓨터가 자연 언어를 이해하고 번역할 수 있는 컴퓨터를 만드는 유일한 방법이자 세상을 학습하도록 프로그래밍하는 유일한 방법일 것입니다. 이는 통찰력 있는 의견이었고, 텍스트로 부터 새로운 의미와 가치를 발견할 수 있는 신규 서비스인 Amazon Comprehend 소개합니다. Amazon Comprehend 소개 Amazon Comprehend는 영어 또는 스페인어 텍스트에서 다양한 유형의 엔터티(사람, 장소, 브랜드, 제품 등), 핵심 구절, 감정(긍정, 부정, 혼재 또는 중립)을 식별하고, [ more… ]

Amazon Transcribe – 딥러닝 기반 자동 음성 인식 서비스 출시 오늘 음성을 인식하여 텍스트로 변환하는 기능을 애플리케이션에 쉽게 추가할 수 있도록 하는 ASR(자동 음성 인식) 서비스인 Amazon Transcribe 미리 보기 기능을 출시합니다. 인터넷 연결 및 사용량이 대역폭과 연결성이 개선되면서 점점 많은 비디오 및 오디오 형식이 만들어지고 유통되고 있습니다. 기업들이 이처럼 풍부한 멀티미디어 콘텐츠에서 가치를 도출하는 몇 가지 수단을 확보하는 건 중요합니다. Amazon Transcribe 서비스는 효율적이고 확장 가능한 API를 사용해 많은 비용이 소요되는 수동 텍스트 추출 업무를 생략할 수 있게 해줍니다. API로 작업을 시작하여 다양한 일반 형식(WAV, MP3, Flac 등)으로 Amazon Simple Storage Service(S3)에 저장된 오디오 파일을 분석할 수 있습니다. 각 단어, 그리고 추론된 구두점에 대해 타임스탬프를 포함하여 세부적이고 정확한 트랜스크립션을 받게 됩니다. 미리 보기 기간 동안 비동기 트랜스크립션 API를 사용해 영어 또는 스페인어 음성을 트랜스크립션할 수 있습니다. 기업들은 기존의 음성 데이터로부터 가치를 도출하고자 합니다. 이러한 저장된 미디어를 트랜스크립션하여 기업은 다음 [ more… ]

Amazon Translate 출시 – 딥러닝 기반 실시간 언어 번역 서비스 인터넷과 함께 세계는 더욱 작아졌습니다. 눈 깜짝할 사이에 문화와 국가의 경계 사이에서 막대한 정보가 저장 및 전송되기 때문에 서로 학습하고 성장할 수 있는 능력을 얻게 되었습니다. 지식과 데이터 공유라는 강력한 수단을 모두 활용하려면 우선 정보 공유와 소통을 가로막을 수 있는 언어 장벽을 허물어야 합니다. 다국어를 학습하는 것 외에 이러한 장벽을 허물 수 있는 방법 중 하나가 있다면 기계 번역과 관련 기술을 활용하여 여러 언어를 자동으로 번역하는 것입니다. 기계 번역 기술은 소프트웨어를 활용하여 한 언어에서 다른 언어로 텍스트 또는 스피치를 번역하는 데 집중하는 컴퓨팅 언어 연구 분야입니다. 기계 번역의 개념은 1949년으로 거슬러 올라갑니다. 당시 미국의 과학자이자 수학자인 Warren Weaver는 언어 번역 아이디어를 공유하자는 록펠러 재단의 자연과학부 동료들의 요청에 따라 Memorandum on Translation이라는 책을 저술했습니다. 60년이 지난 최근에는 인공 신경망을 사용하여 번역 메서드의 효율성과 품질을 높이면서 기계 번역 분야는 눈부시게 발전시켰습니다. 따라서 [ more… ]

AWS DeepLens – 딥러닝 실습을 위한 동영상 카메라 개발자에게 평생 학습은 매우 중요합니다. 기술 변화는 빠르게 일어나고 있으며, 그러한 변화에 뒤쳐지지 않으려면 학습은 필수적입니다.과거 오랜 기간 동안 인공 지능은 학문적인 주제였지만, 지금은 실질적인 적용과 실제 배포가 중요한 시대가 되었습니다. 컴퓨터 비전과 딥 러닝을 비롯하여 머신 러닝의 실제 적용 사례를 고려했을 때, 기술적인 성숙 단계에 들어섰으며, 이제 실제 경험을 쌓고 기술을 연마하기 시작할 때라고 말할 수 있습니다. 컴퓨터 비전과 딥 러닝은 모두 최신 기술이고 구상하는 데 시간이 훨씬 덜 걸리지만, IoT와 서버리스 컴퓨팅은 개발의 일부이므로 반드시 고려해야 합니다. 새로운 AWS DeepLens 오늘은 현장에서 사용하는 인터넷 디바이스에서 직접 딥 러닝 모델을 실행하는 새로운 비디오 카메라인 AWS DeepLens에 대해 살펴보고자 합니다. 이를 통해 실전 앱을 구축함과 동시에 AI, IoT 및 서버리스 컴퓨팅에 대한 실제 경험을 쌓을 수 있습니다. AWS DeepLens는 최첨단 하드웨어와 정교한 온보드 소프트웨어를 결합하여 앱에서 AWS Greengrass, AWS Lambda 및 여러 [ more… ]

Amazon Rekognition Video 출시 – 딥 러닝 기반 동영상 장면 인식 기능 작년 이맘때 쯤 re:Invent 2016에서 Amazon Rekognition 서비스를 발표했습니다. 당시 공개된 Amazon Rekognition Image는 딥 러닝을 사용하여 확장 가능한 이미지 인식 및 분석을 제공하는 클라우드 서비스입니다. Amazon Rekognition Image를 통해 객체 및 장면 감지, 실시간 얼굴 인식, 유명 인사 인식, 이미지 조정은 물론 텍스트 인식을 구축하고 애플리케이션과 시스템에 통합할 수 있습니다. Amazon Rekognition 이미지 서비스는 딥 러닝 신경망 모델을 사용하여 만들어졌고, Prime Photos에서 매일 수십억 개의 이미지를 분석할 수 있도록 하는 것과 동일한 기술을 기반으로 합니다. Rekognition을 공개할 당시 일차적으로 역점을 둔 것은 이미지에 대한 확장 가능한 자동화된 분석, 검색 및 분류를 제공하는 것이었습니다. 그러한 기본 기능을 바탕으로 추가적인 기능을 발표합니다. Amazon Rekognition Video 공개 Amazon Rekognition Video는 확장 가능한 컴퓨터 비전 분석을 S3에 저장된 비디오는 물론 라이브 비디오 스트림에 도입하는 새로운 비디오 분석 서비스 기능입니다. Rekognition video를 통해 비디오에서 [ more… ]