AWS re:Invent 특집(3) – Amazon 인공 지능(AI) 서비스 및 AWS 딥러닝 프레임웍 활용...
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© 2016, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
윤석찬
@channyunAWS 테크에반젤리스트
Amazon 인공 지능(AI) 서비스 및AWS 딥러닝 프레임웍 활용
2016년 12월 re:Invent 특집 온라인 세미나
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강연 중 질문하는 법
전체 공개로 답변된 내용은 검은색, 질문자 본인에게만 공개로 답변된 내용은 붉은 색으로
돌아옵니다. 비공개 답변을 원하시면 [비공개]라고 하시고 질문하세요!
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본 발표의 주요 주제
• Amazon의 추천 및 인공 지능 기반 서비스• Amazon Machine Learning 서비스• 딥러닝 프레임워크 지원• AWS 신규 AI 서비스
§ Amazon Rekognition§ Amazon Polly§ Amazon Lex
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Amazon.com 초기 서적 추천 서비스
• 에이전트 기반 서적 추천엔진 활용
• Eyes & Editors § 좋아하는 저자의 신규
서적에 대한 자동 검색 및알림 에이전트. 분야별주제별 리뷰에 따른 추천기능도 제공
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Amazon.com 상품 추천 서비스
• 리뷰 및 평가 기반 추천 도입• 이벤트(Events) 및 평가(Rating)• 협업 필터링(Collaborative
filtering)• 사용자 (user-user) 및 아이템
기반 (item-item)• 총 판매 35%가 추천 시스템으
로부터 발생
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강연 중 질문하는 법
전체 공개로 답변된 내용은 검은색, 질문자 본인에게만 공개로 답변된 내용은 붉은 색으로
돌아옵니다. 비공개 답변을 원하시면 [비공개]라고 하시고 질문하세요!
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Amazon.com 웹 로그 분석
• 사용자 행동 데이터 분석ü 기존 100노드의 1.6PB 급
DW 시스템 - 페타 바이트급 (가장 큰 테이블 400TB, 일간 2TB)
ü 예: 검색 후 구매하지 않은물품, 가장 많이 구매한물품…
• Amazon Redshift 기반DW로 분석 환경 변경
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Amazon.com 온라인 주문 예측 서비스
• 주문 전/후 예측시스템 도입
• 머신 러닝 기법 활용• '고객이 주문 전에
배송 계획 예측’• 사내 총 주간 추천
예측 500억회
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Amazon 물류센터: 로봇 기반 배송 예측 시스템
• 13개 물류센터에 로봇이동 도입
• 물류 순환 속도:60~75분 ▶ 15분
• 재고 공간: 50% ↑• 운영비용: 약 20%↓
• 이동 경로 계산 및 최적화등에 머신 러닝 기법 활용
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강연 중 질문하는 법
전체 공개로 답변된 내용은 검은색, 질문자 본인에게만 공개로 답변된 내용은 붉은 색으로
돌아옵니다. 비공개 답변을 원하시면 [비공개]라고 하시고 질문하세요!
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Amazon Machine Learning 서비스
• AWS에서 관리하는 제공하는Machine Learning 서비스
• 간단한 API로 개발자도 쉽게 사용• Amazon 내부 시스템 위에서 빠른
Machine Learning 기술 사용• AWS에 저장된 데이터를 바로
사용하여 데이터 모델링• 바로 Production으로 사용할 수
있도록 배포(Endpoint)
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Amazon ML 특징: 손쉬운 접근성
관리 콘솔에서 직접 ML 모델링§ 데이터 소스 지정 및 생성§ ML 모델 생성, 모델 품질 측정, 튜닝§ 배포 및 관리
API, SDK를 이용하여 쉽게 활용§ Java, Python, .NET, JavaScript, Ruby,
Javascript
AWS Mobile SDK를 통해 Android, iOS 앱에서도 쉽게 사용 가능
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Amazon ML 특징: 신뢰성 및 확장성
신뢰 높은 시스템 (Dog fooding)§ 아마존 내부 데이터사이언티스트 사용 시스템§ 신뢰성 높은 알고리즘 제공
알고리즘외의 편리한 기능:§ 간단한 데이터 타입 변환, 스키마 생성§ 원본 데이터와 모델에 대한 품질 평가
확장성 높은 종량 과금 모델§ 100GB 데이터 모델링 가능§ 배치를 통한 예측 지원§ 실시간 예측 지원
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Trainmodel
Evaluate andoptimize
Retrieve predictions
1 2 3
Amazon Machine Learning 사용하기 1
- 데이터 소스로 부터 DataSource 생성- 데이터 내용과 스키마 확인- 모델링 진행
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1. 데이터로부터 Datasource 생성
>>> import boto
>>> ml = boto.connect_machinelearning()
>>> ds = ml.create_data_source_from_s3(
data_source_id = ’my_datasource',
data_spec= {
'DataLocationS3':'s3://bucket/input/',
'DataSchemaLocationS3':'s3://bucket/input/.schema'},
compute_statistics = True)
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2. 데이터 내용과 스키마 확인
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3. 데이터 모델 생성
>>> import boto
>>> ml = boto.connect_machinelearning()
>>> model = ml.create_ml_model(
ml_model_id=’my_model',
ml_model_type='REGRESSION',
training_data_source_id='my_datasource')
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Trainmodel
Evaluate andoptimize
Retrieve predictions
1 2 3
Amazon Machine Learning 사용하기 2
- 생성된 모델의 품질 확인- 모델에 해석 상세 조절
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1. 모델 결과 및 품질 확인
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2. 모델 해석 상세 조절
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Trainmodel
Evaluate andoptimize
Retrieve predictions
1 2 3
Amazon Machine Learning 사용하기 3
- 배치를 통한 예측- 실시간 예측
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배치(Batch)방식 예측
비동기적으로 대량의 예측 결과 필요 시 사용
Console, API를 통해 요청 가능
많은 양의 데이터를 한 번에 처리하여 결과를 S3에 저장
>>> import boto
>>> ml = boto.connect_machinelearning()
>>> model = ml.create_batch_prediction(
batch_prediction_id = 'my_batch_prediction’
batch_prediction_data_source_id = ’my_datasource’
ml_model_id = ’my_model',
output_uri = 's3://examplebucket/output/’)
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From Machine Learning to Deep Learning
이미지 패턴 분석 음성 인식 및자연어 처리
자율 주행 자동차
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Amazon DSSTNE -멀티 GPU기반 딥러닝 라이브러리
https://github.com/amznlabs/amazon-dsstne
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Amazon Prime Photo - 이미지 인식 기능 탑재
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EC2 P2 인스턴스 - GPU기반 병렬 컴퓨팅
• 딥러닝 컴퓨팅에 최적화§ CUDA 및 OpenCL을 사용하는 범용 GPU
컴퓨팅 애플리케이션을 위해 설계§ 기계 학습, 고성능 데이터베이스, 전산 유체
역학, 컴퓨팅 금융, 내진 해석, 분자 모델링, 유전체학, 렌더링, 대용령 병렬 부동 소수점처리
• 다양한 딥러닝 프레임웍 지원§ Mxnet 및 Tensorflow과 같은 인기 있는 딥
러닝 프레임워크와 함께 사전에 설치된Deep Learning AMI를 사용 가능
§ 이미 설치된 GPU 드라이버와 CUDA 도구키트가 포함된 NVIDIA AMI를 사용 가능
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Deep Learning AMI & MXNet 투자
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EC2 Elastic GPUs (미리보기)
• Elastic GPU를 통해 기존 EC2에그래픽 가속 기능 추가
• M4, C4, X1 인스턴스에 추가 가능
• Full GPU 인스턴스 보다 비용 효과적
• OpenGL-호환 그래픽 애플리케이션에최적화 (3D 모델링 등)
• AWS Graphics Certification Program를 통한 그래픽 소프트웨어업체 지원
1GiBG P U M e m o r y
2 G iB
4 G iB
8 G iB
기존 EC2인스턴스
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Amazon AI 서비스
Amazon Rekognition딥러닝 기반 이미지인식 및 분석 서비스
Amazon Polly딥러닝 기반
음성 합성 서비스
Amazon Lex딥러닝 기반 자동 음성인식 및 자연어 처리
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대용량 이미지를 통한 딥러닝 트레이닝을 통한 이미지 인식, 검색 서비스
객체 및 장면인지
얼굴 감정인식
얼굴 유사성비교
얼굴 인식
Amazon Rekognition
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f7a3a278-2a59-5102-a549-a12ab1a8cae8 &v1
02e56305-1579-5b39-ba57-9afb0fd8782d&v2
Face ID & vector<float>Face
4c55926e-69b3-5c80-8c9b-78ea01d30690&v3
tran
sfor
med
stor
ed
{f7a3a278-2a59-5102-a549-a12ab1a8cae8, 02e56305-1579-5b39-ba57-9afb0fd8782d,4c55926e-69b3-5c80-8c9b-78ea01d30690}
IndexFace Collection
Amazon Rekognition API
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Amazon Rekognition - Deep Learning Process
Training
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Amazon Rekognition - Deep Learning Process
Conv 1 Conv 2 Conv n
…
…
Feature Maps
Fully Connected
Layer
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Amazon Rekognition 서비스 요금
1. 정식 출시: US East (N. Virginia), US West (Oregon), EU (Ireland)2. 가격 모델: 사용한 만큼 (12개월까지 월 5,000장까지는 프리티어 제공)
이미지 분석 티어 1,000장당 가격월 백만장까지 $1.00월 9백만장까지 $0.80다음 9백만장까지 $0.80다음 9천만장까지 $0.60
1억장 이상 $0.40
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![Page 36: AWS re:Invent 특집(3) – Amazon 인공 지능(AI) 서비스 및 AWS 딥러닝 프레임웍 활용 (윤석찬)](https://reader031.fdocument.pub/reader031/viewer/2022020103/586fe2d61a28ab18428b7d39/html5/thumbnails/36.jpg)
![Page 37: AWS re:Invent 특집(3) – Amazon 인공 지능(AI) 서비스 및 AWS 딥러닝 프레임웍 활용 (윤석찬)](https://reader031.fdocument.pub/reader031/viewer/2022020103/586fe2d61a28ab18428b7d39/html5/thumbnails/37.jpg)
Amazon Polly• 딥 러닝 기술을 사용하여 실제 사람 목소리처럼 음성을 합성
§ 다양한 음성 및 언어 지원 (24개 언어 47개 목소리)§ 빠른 실시간 합성 속도로 라이브 서비스 가능 (Amazon Lex 지원)§ SSML을 통한 시맨틱 음성 기능 지원§ 개발자가 합성된 파일, 무제한 저장 및 재생 배포 가능§ 글자당 과금 및 저렴한 비용 (허클베리핀의 모험 영어본 2.5달러 수준)
• 맥락에 따른 자동 음성 합성
Amazon Polly
“The temperature in WA is 75°F”
“The temperature in Washington is 75 degrees Fahrenheit”
"We live for the music", live from the Madison Square Garden.
"We live(리브) for the music", live(라이브) from the Madison SquareGarden.
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![Page 39: AWS re:Invent 특집(3) – Amazon 인공 지능(AI) 서비스 및 AWS 딥러닝 프레임웍 활용 (윤석찬)](https://reader031.fdocument.pub/reader031/viewer/2022020103/586fe2d61a28ab18428b7d39/html5/thumbnails/39.jpg)
Polly를 이용한 음성으로 읽어주기 서버리스 앱
RSS Feed Amazon Polly
Amazon CloudWatch
Amazon S3AWS Lambda
1. Trigger
2. Check
3. Content
4. Text 5.Audio
6.Audio
https://github.com/awslabs/amazon-polly-sample
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Amazon Lex (Preview!)• 음성 및 텍스트를 사용해 대화형 인터페이스 서비스
§ Lex 콘솔을 통해 빠르고 쉽게 채팅 봇 개발 가능§ 알렉사 음성 인식과 자연어 처리 등 딥러닝 기술 활용§ 완전 관리 클라우드 서비스 및 종량 요금 체계
• 진료 예약 Amazon Lex 봇 개발 사례
FacebookMessengerMobile
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![Page 42: AWS re:Invent 특집(3) – Amazon 인공 지능(AI) 서비스 및 AWS 딥러닝 프레임웍 활용 (윤석찬)](https://reader031.fdocument.pub/reader031/viewer/2022020103/586fe2d61a28ab18428b7d39/html5/thumbnails/42.jpg)
Book Hotel
“Book a Hotel inNYC”
Hotel Booking
New York City
Natural Language Understanding
Intent/Slot Model
UtterancesHotel BookingCity New York City
CheckIn Nov 30th
CheckOut Dec 2nd
“Your hotel is booked for Nov 30th”
Polly Confirmation: “Your hotel is booked for Nov 30th”
“Can I go ahead with the booking?
a
in NYC
Automatic Speech Recognition
Amazon Lex를 이용한 호텔 예약 시나리오
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Amazon Lex
Automatic Speech Recognition (ASR)
Natural Language Understanding (NLU)
Same technology that powersAlexa
Cognito CloudTrail CloudWatch
AWS Services
ActionAWSLambda
Authentication &Visibility
SpeechAPI
Language API
Fulfillment
End-Users
Developers
Console
SDK
Intents, Slots, Prompts, Utterances
Input: Speech or Text
Multi-Platform Clients: Mobile, IoT, Web,
Chat
API
Output:Speech (via PollyTTS) or Text
Amazon Lex 기술 구조
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AWS 클라우드로 AI 서비스를 정복하세요!
P2 Amazon Machine Learning
Deep LearningAMI and template
Investment inMXNet
Amazon Rekognition Amazon Polly Amazon Lex
인공 지능 기술에 대한 진입장벽이 낮아집니다!
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※ 총정리! http://bit.ly/awskr-reinvent-2016
신규 서비스 발표 목록
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발표 자료/녹화 영상http://bit.ly/awskr-webinar