AWS 머신러닝

Amazon Rekognition

• 기계학습을 이용해 객체,사람,텍스트와 이미지와 비디오의 장면을 찾아준다
  • 이미지와 비디오 분석 자동화
• 얼굴 분석, 검색하여 이미지내 인원 수 계산등을 함
  • 촬영한 사진이나 비디오의 라벨링
  • 컨텐츠 조정
  • 텍스트 탐지
  • 얼굴 탐지 및 분석 (성별, 연령, 표정 등)
  • 얼굴 검색, 확인 등등
  • 스포츠 분석

Content Moderation (콘텐츠 조정 기능)

민감한 이미지에 자동으로 플래그를 지정하도록 설정한 다음 인적 검토를 거쳐 최종적으로 이미지 삭제가 가능하다 → 컨텐츠 게시 전 탐지하여 규제 준수를 돕는다

• 이미지나 비디오에서 부적절하거나 원치않는 컨텐츠를 삭제해주는 기능
• 안전한 사용자 경험을 마련 할 수 있다
  • 이미지에 사용자가 불쾌감을 느낄만한 콘텐츠가 없어야한다
  • 인종차별적인 컨텐츠, 성적인 컨텐츠 등
• Rekognition이 이미지를 분석한 후 플래그를 띄우도록 항목의 최소 신뢰도 임계값을 설정
  • 퍼센티지가 낮을수록 매칭되는 컨텐츠가 많아진다
  • 플래그가 지정된 이미지는 부적절하거나 불쾌한 요소를 가짐
  • 이후 선택사항으로 인적 검토 (A2I)를 사용

Amazon Transcribe

• 자동으로 음성을 텍스트로 변환
• 자동 음성 인식(ASR) 딥러닝 프로세스로 음성을 텍스트로 매우 빠르고 정확하게 변환
• Redaction을 사용하여 개인 식별 정보(PII - Personally Identifiable Information) 자동으로 제거\
• 다국어 오디오를 자동으로 언어 식별 가능
  • AS 전화의 대본을 자동으로 폐쇄 자막이나 자막으로 만든다
  • 미디어 자산에 대한 메타 데이터

Amazon Polly

Transcribe의 반대

• 텍스트를 음성으로 변환하여 음성 작동 애플리케이션을 만들 수 있다
• 사용자 지정 발음을 생성 가능(Lexicon)
  • AWS → Amazon Web Service로 읽을 수 있다
• SSML → 음성 합성 마크업 언어
  • 특정 단어나 구절을 강조 가능, 숨소리나 뉴스 진행자 스타일로 구현 가능
  • <break time=”3s”/>

Amazon Translate

• 언어 번역 기능을 제공한다
• 컨텐츠의 현지화를 가능하게 한다
  • 대량의 텍스트를 효율적으로 번역 가능

Amazon Lex & Connect

Lex

• Lex의 기술은 Amazon의 Alexa 장치를 구현하는 기술
  • 빅스비, 시리, Alexa… 자동 음성 인식 ASR
  • Lex가 자연어 이해를 통해 말의 이해를 통한 문장 이해 가능
• 챗봇 구축이나 콜센터 구축

Amazon Connect

• 클라우드 기반 가상 고객 센터
• 다른 고객 관계 시스템(CRM) 및 AWS 서비스와 결합이 가능
• 초기 비용이 없고 비용이 약 80% 저렴

스마트 고객 센터 구축

Amazon Comprehend

• 자연어를 처리하는 NLP 서비스 → NLP가 보이면 Comprehend
• 머신러닝을 사용하여 텍스트에서 인사이트와 관계를 도출
• 서버리스 완전 관리형 서비스
• 텍스트 구조화하는 역할을 한다
  • 언어를 이해해서 주요 문구, 장소 및 사람, 브랜드, 이벤트를 추출한다
  • 분석 중인 텍스트가 긍정인지 부정인지 감정 분석도 가능
  • 토큰화 및 품사를 사용해 텍스트 분석 및 음성 식별
  • 텍스트 파일 모음을 주제에 따라 정리하고 주제를 식별
• 고객 상호 작용 분석
  • 이메일을 보내올 때 긍정적 또는 부정적 경험이 무엇인지에 대해 지원 서비스를 기반으로 전반적인 이해를 돕는다 → 비즈니스 인사이트
  • 많은 문서를 읽지않고 문서를 분류할 수 있다
    • 그룹화에 적합한 주제를 식별

Amazon Comprehend Medical

• 비정형 의료 텍스트에서 유용한 정보를 탐지해서 반환
  • 의사 소견서, 검사 결과서를 자연어 처리를 사용해 텍스트 탐지
  • NLP를 통해 텍스트 탐지 DetectPHI API를 통해 보호된 개인 건강 정보를 탐지
• S3에 문서를 저장하고 Comprehend Medical 혹은 Kinesis Data Firehose로 실시간으로 데이터 분석하거나 Transcribe로 환자의 말을 텍스트로 변환시켜 분석도 가능

Amazon SageMaker

• 머신러닝 모델을 구축하는 개발자와 데이터 과학자를 위한 완전 관리형 서비스
• 머신러닝 모델을 만들고 구축하기 위해 사용
  • 훨씬 복잡하다
• 머신러닝을 구축하는 과정은 모든 단계를 한 곳에서 실행하기는 어렵고 서버를 프로비저닝해서 계산을 수행하는 등 오래 걸릴 수 있다
  • SageMaker는 전 과정을 도와준다
• 예시) 수강자의 정보를 분석해서 점수 예측하기 → 전 과정에서 사용할 수 있고 배포까지 가능

Amazon Forecast

• 예측을 도와주는 완전 관리형 기능
• ML을 사용
• 어떤 데이터도 추가할 수 있고 이 모델을 통해 특정 결과를 예측 가능

Amazon Kendra

• 완전 관리형 문서 검색 서비스 (ML)
  • 문서 내에서 답변을 추출할 수 있음 (text, pdf, HTML, power point…)
• 머신 러닝으로 작동되는 지식 인덱스를 내부적으로 구축
• 자연어 검색 능력
• 사용자의 상호작용과 피드백을 학습하여 선호되는 검색 결과를 내놓는 증분식 학습
• 검색 결과를 조정 가능

Amazon Personalize

• ML 서비스로 실시간 맞춤화 추천으로 앱 구축
• 맞춤화된 제품 추천 랭킹.. 등
• 구축부터 배포까지 전부 기능을 지원한다
• Amazon.com에서 사용하는 기술과 같다(한번 같다오면 여러개 추천 해줌)
  • 구매 내역 및 사용자 관심 등을 기반으로 결과 추출

Amazon Textract

• 텍스트 추출 → 손글씨, 스캔 등등 분석해서 텍스트 결과로 만든다
• 필요한 모든 데이터 추출이 가능하며 PDF, 이미지도 가능하다
• 송장이나 재무 보고서, 의료 기록과 보험 청구, 세금 양식, 신분증, 여권 등

머신러닝 요약

• Rekognition: 얼굴 탐지, 라벨링, 유명인 인식
• Transcribe: 오디오 → 텍스트 변환 (예: 자막)
• Polly: 텍스트 → 음성 변환
• Translate: 번역 기능
• Lex: 대화형 봇 구축 → 챗봇
• Connect: Lex와 묶으면 클라우드 고객 센터
• Comprehend: 자연어 처리
• SageMaker: 개발자와 데이터 과학자를 위한 ML
• Forecast: 높은 정확도의 예측
• Kendra: ML 기반 문서 검색 엔진
• Personalize: 실시간 맞춤 추천 서비스
• Textract: 다양한 문서에서 텍스트와 데이터 추출