[질문]free tire 로 인공지능쪽 사용 말ㅆ므하셨는데. 전 free tire 종료되었지만, 이전에 free tire 로 인공지능 솔루션 쪽 사용했다가 과금이 된 경험이 있는데요. 말씀햊주신 sageMaker 는 free tire 로 얼마나 사용할 수 있나요?
가입 후 첫 2개월 동안은 Amazon SageMaker를 사용한 모델 구축을 위한 t2.medium 노트북 사용 250시간, 교육용 m4.xlarge 50시간, 기계 학습 모델 호스팅을 위한 m4.xlarge 125시간이 매달 프리 티어로 제공됩니다.
[질문] 요즘 화두가 되고있는 번역 서비스 기능에 관하여 아마존에서는 어떠한 준비를 하고 계신가요?
스마트폰으로 번역되는 현재 번역이 더욱 편리해지려면 디바이스의 개발이 중요할 것 같습니다.
최근 방송에서 본 영상 중에 음식점에서 서로 각자의 언어로 이야기를 해도 번역 디바이스가 빠르게 처리해주더라구요.
언제쯤 사용해볼 기회가 올까요?
Amazon Translate 라는 번역서비스가 준비중에 있고요, 현재 preview 참여를 하실 수 있습니다. https://aws.amazon.com/ko/translate/.
[질문] AI를 현실에 사용하기 위해서는 질문 처리 능력이 매우 중요하다고 생각하는데요.
비정형성 질문과 정형성 질문 처리에서 AWS AI는 어떤 형태에 특화 되어 있는지요?
IBM AI인 Watson의 경우 사람의 질문에 대한 의도까지 파악하는 비정형성 질문에 대한 강점이 있고, Google AI의 경우 정형성 질문에 대한 처리율이 좋은 것으로 알고 있습니다.
1. 타사 AI와 비교하여 표현 할 수 있는 강점이 무엇이 있을까요?
2. AWS AI의 경우 비정형성 질문을 처리에 대한 신뢰도가 어느 정도 일까요?
혹시 실제적인 예를 들어 설명 가능할까요?
AWS AI 서비스에서 사용자의 질문에 바로 답을 해주는 서비스는 없지만, Lex와 다양한 서비스를 활용해서 구성해볼 수 있습니다. 챗봇를 만들 수 있는 Lex는 Alexa와 동일한 엔진을 사용하고 있습니다.
그렇다면, 비정형성 질문 보다는 정형성 질문에 대해 특화 되어 있다는 것으로 보면 되는 건가요?
Amazon Lex 서비스는 질문에 대한 의도를 딥러닝 기반으로 파악해서, 그에 대한 로직을 실행할 수 있도록 해주는 서비스라고 보시면 됩니다.
[질문] 연속해서 질문 드리겠습니다.
5. 금융사는 AWS를 이용한다면 데이터 보안에 대한이슈를 가질 수 밖에 없는데요
시스템 사용자에 대해 데이터에 대한 보안은 어떤 방안을 가지고 계신가요?
다양한 보안 인증을 획득하고 있고, 골드만삭스에서는 데이터 보안을 위해서 bring your own key라는 KMS의 기능을 통해서 직접 데이터센터에서 생성한 키를 활용해서 AWS 의 데이터를 암호화하는 기법을 적용하고 있습니다. 그리고 최근에 K-ISMS 인증도 받았습니다. https://aws.amazon.com/ko/blogs/security/amazon-web-services-is-the-first-global-cloud-service-provider-to-achieve-the-korea-information-security-management-system-certification/
또한 금융사는 금융감독원이 제시하는 클라우드 서비스 이용 가이드를 준수해야 합니다. 비중요 서비스에 대해 클라우드 이용이 가능하며 AWS는 규정을 준수하는 보안 인증 및 아키텍쳐 구현이 가능합니다. 클라우드 이용 가이드는 금융감독원에서도 다운받으실 수 있습니다.
[질문] 스마트폰이나 다른 기기에서 realtime 이미지/영상인식을 하기위한 sdk 등도 제공계획이나 이미 제공되고 있는 것이 있을까요?
Amazon Kinesis Video Streams로 영상을 실시간으로 받아서, Amazon Rekognition Video 서비스로 분석을 하는 방법을 적용할 수 있고, 별도의 딥러닝 모델을 Amazon SageMaker를 통해서 만드신 후, 기기로 배포해서 사용할 수 있습니다. 기기에서 inference를 하시 위해서 배포하는 경우에는 Greengrass ML Inference를 사용하면 간단화 시킬 수 있습니다.
좋은내용 잘 들었습니다. 모두 수고하셨습니다.