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    2020-06-26 김태식

    [질문] 등급파일인 rating.csv 파일이 하는 역활은 어떤 역활인지요? 혹시 사용자 보안에도 관여 하는지요?

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    2020-06-26 베이맥스

    보안과는 관련이 없습니다. rating.csv 파일은 현재 화면에 엑셀로 열려있는 화면을 보시면, Personalize 에 input data로 들어갈 interaction dataset의 raw data라고 보시면 됩니다.


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    2020-06-19 이종필

    [질문] 기존 데이터가 oracle이나 MSSQL등의 DB형태로 되어있는지는 크게 중요하지 않은가요? 별도의 컨저전 과정이 필요한가요?

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    2020-06-19 AWS Korea

    오늘 소개해드리는 Forercast와 AWS Sagemaker라는 머신러닝 플랫폼은 S3를 기반으로 작업합니다.
    하지만 DB를 데이터 소스로 해서 Sagemaker에서 활용할 수 있는 다양한 방법들을 이미 소개해서 고객분들이 적용하고 있습니다.
    https://aws.amazon.com/ko/blogs/machine-learning/run-sql-queries-from-your-sagemaker-notebooks-using-amazon-athena/


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    2020-06-19 ho

    [질문]AI를 활용한 분석을 하기 전에 데이터 수집과 사전 정제 작업에 대한 중요도와 원하는 결과 값 도출을 위해 어떤 전문성을 가져야 하는지 궁금합니다.

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    2020-06-19 AWS Korea

    많은 데이터와 데이터의 정제 작업은 모델 성능에 반드시 영향을 줍니다.
    따라서 (1) 데이터를 모으는 것 (2) 데이터를 정제하는 것을 위해서 자해당 도메인의 데이터를 잘 아시는 것이 무엇보다 중요합니다.
    예를 들면 이 데이터가 Null인지 0인지에 따라서도 달라지기 때문에 수집한 데이터가 잘 모아졌는지, 왜곡되었는지를 모델 학습 전에 판단할 수 있어야 합니다.


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    2020-06-19 DBIT

    [질문] 예측 파이프라인 갱신 주기(모델 업데이트)는 대체로 어느 정도인가요?

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    2020-06-19 AWS Korea

    모델 업데이트 주기는 기업이 가진 데이터의 갱신주기에 따라서 결정되며, 모두 고객의 의지에 의해서 진행됩니다.


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    2020-06-19 DBIT

    [질문] 기존의 데이터에서 통계적으로 패턴을 찾아서 향후의 통찰력을 뽑아내거나 연관성을 찾는 것으로 압니다. 신뢰성 확보 위해 어느 수준의 정량적인 기존 데이터가 필요할
    까요?

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    2020-06-19 AWS Korea

    물론입니다!! 머신러닝 기반의 시계열 분석은 무조건 데이터가 많아야 합니다. 통계적 패턴이 무시되는게 아니라, 이 또한 포함되어 모델이 만들어집니다.


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    2020-06-19 방극민

    (질문) 과거 데이터가 있다면 어느 분야에도 상관없이 예측정보를 얻을수 있는건가요?

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    2020-06-19 AWS Korea

    그 분야의 과거데이터를 바탕으로, 그 분야의 현재와 가까운 미래를 예측하는 방법입니다. 따라서 데이터가 분석하고자 하는 분야와 연관이 있어야 합니다.


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    2020-06-19 Paseul

    [질문] 기존에 수학적 예측모델과 머신러닝을 활용한 예측모델의 신뢰도를 비교한다면 어떤 차이가 있을까요?

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    2020-06-19 AWS Korea

    머신러닝에서 사용하는 예측 모델은 고객의 데이터를 기반으로 제공되며, 이 때 예측모델의 학습과정에서 사용되는 알고리즘은 수학적인 모델을 기반합니다.
    https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/forecast/latest/dg/aws-forecast-choosing-recipes.html

    ARIMA같은 경우는 전통적인 기법의 구조적인 데이터를 분석하는 알고리즘입니다.


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    2020-06-19 이세원

    [질문] 인공지능의 알고리즘이 어쩜 제일 중요할텐데 오류가 생길 가능성은 없는지 궁금하네요

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    2020-06-19 AWS Korea

    당연하게 데이터에 따라서 알고리즘이 맞지 않은 경우가 많이 있습니다. 따라서 데이터를 기반으로 만든 모델의 성능을 확인하고, 이를 개선화는 과정에서 알고리즘을 변경하는 경우도 많습니다.


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    2020-06-19 FBI

    [질문] 예측의 정확성을 위해 수치화를 하는 것이 필요한가요

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    2020-06-19 AWS Korea

    네 모든 학습과정은 수치화됩니다.
    내가 학습한 모델의 정확성을 위한 매트릭은 아래와 같습니다.
    https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/forecast/latest/dg/metrics.html


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    2020-06-19 임호빈

    [질문][질문]클라우드 머신러닝을 사용할 수 있는 비용 관리에 대해 알고 싶은데 어디서 참조 할 수 있을까요?

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    2020-06-19 AWS Korea

    여러 세션을 통해서 해당 비용관리에 대해서 소개된 적이 있습니다.
    Youtube의 AWS채널을 통해서 확인하실수 있습니다.

    최근 소개된 내용은 아래와 같습니다. https://www.youtube.com/watch?v=Ltw5EixHDNc&pbjreload=101


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    2020-06-19 프롱

    비즈니스모델마다 적합한 예측 모델과 변수가 다를텐데요. sagemaker 에서는 유형별로 선택가능한 모델을 선택하게끔 되있습니다만, 실제로 적용 이후 정확도를 상승시키는 작업도 어느정도 자동화 되는지요?

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    2020-06-19 AWS Korea

    정확도를 상승시키기 위해서는 새로 유입되는 데이터를 기반으로 지속적으로 학습하여 초기 모델의 성능을 높이는 방법으로 접근하셔야 합니다. 이를 위한 자동화를 위한 방법은 SageMaker를 통해서 제공됩니다.


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    2020-06-19 상차차

    [질문]기존에나와 있는 인공지능 알고리즘별 최적상용 서비스 사례를 소개좀해주세요.

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    2020-06-19 AWS Korea

    공식적으로 제공할 수 있는 고객케이스는 아래에 나와 있습니다.
    https://aws.amazon.com/ko/forecast/customers/
    위의 케이스에는 기업에서 선택한 알고리즘을 밝히지 못해 죄송합니다. 데이터의 성격에 따라서 예상된 알고리즘보다 더 나은 알고리즘이 있을 수 있기 때문에, 일단 데이터의 종류를 판별하고 어떤 예측을 필요로 하는지 선택하는게 필요합니다.

    예측을 위해서 사용될 수 있는 다양한 도메인의 유형은 아래에 나와있습니다.
    https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/forecast/latest/dg/howitworks-domains-ds-types.html


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    2020-06-19 전력인

    [질문] 같은 데이터라고 해도 어떤 방식으로 데이터를 처리하냐에 따라 예측이 달라질수 있을 것 같은데요... 예측의 신뢰성은 어떻게 검증하나요?

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    2020-06-19 AWS Korea

    예측의 신뢰성을 검증하기 위해서 데이터는 학습과 테스트 셋을 분리해서 진행됩니다. 테스트셋의 값은 학습된 알고리즘의 성능이 얼마나 나오는지를 검증하여 이를 수치상으로 나오게 됩니다.
    https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/forecast/latest/dg/metrics.html


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    2020-06-19 이종우

    [질문] 이커머스 사이트 개발 운영하는 사람으로써 데이터에 대한 분석 및 적용을 해보고 싶습니다. 인공지능을 통한 예측 시스템을 개발하기 위해서 어떻게 접근해서 공부하면 좋을까요>

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    2020-06-19 AWS Korea

    머신러닝 기반의 예측은 기존의 많은 데이터를 기반으로 그들의 상관관계를 분석해서 분류를 하거나 앞으로의 상황을 예측하거나 하는 여러가지 방법들이 있기 때문에 접근방법이 어느 하나라고 딱 선택하여 말씀드리기가 없습니다.
    하지만 모든 과정에서 반드시 필요한 것은 어떤 것을 예측할 것인가라는 시나리오를 명확하게 하셔야 합니다. 그리고 그 시나리오를 분류, 예측, 인지, 추천 등에 상황에 맞춰서 해결방법을 풀 수 있도록 AWS와 함께 논의해주시면 좋겠습니다.


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    2020-06-19 전력인

    [질문] 예측하는 방법? 알고리즘은 어떤 것이 있다고 할 수 있나요?

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    2020-06-19 AWS Korea

    예측을 위한 알고리즘을 6개를 제공하고 있습니다. 각 알고리즘이 좋은 성능을 내는 여러가지 상황들이 있고, 알고리즘에 대한 설명은 온라인 문서가 있습니다. https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/forecast/latest/dg/aws-forecast-choosing-recipes.html


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    2020-06-12 현민

    [질문] 일상생활용어는 어느정도 번역,이 가능하다고 할수 있지만 실제로 기술적인 세션같은 경우라도 어느정도 알아들을수 있을 정도로 번역이 가능한지 궁금합니다.

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    2020-06-12 Wor

    해당 언어 완성도가 높은 상태에서,
    추가 분야의 전문가가 참여해서, 언어 데이타를 추가해지면 완성도가 높아 집니다.


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    2020-06-12 CoolGuy

    [질문] Amazon Translate는 몇 개의 언어를 지원하며 회사 내부의 중요한 문서 번역은 통신시에 암호화되어 보호가 되는 것인지요? 그리고 음성 인식 비서 앱을 만들 수 있는 Alexa 플랫폼에 대한 설명을 부탁드리겠습니다.

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    2020-06-12 wenotme

    기본적으로 AWS 서비스의 API는 HTTPS 엔트포인트를 지원합니다. 전송중에 암호화를 활용하실 수 있습니다.


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    2020-06-12 초보피엠

    [질문 1] 동시 통역에 있어 통역 언어수는 이론적으로 제한이 없나요?
    가령 국제회의를 하는데, 모든 참가국 언어로 동시 통역을 제공할 수도 있는지?

    [질문 2] 그럴 경우 동시 통역 언어 수 만큼 API를 사용해야 하는지
    아니면 (하나의 API를) 동시 통역 수만큼 호출하게 되는지?
    유사한 질문입니다만 API 호출을 할 때 Polly와 Translate, 2개의 API를 호출하게 되는지
    아니면 한개의 API를 두 번 호출하는 것인지?
    (비용 산정이 어떻게 되는지?)

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    2020-06-12 wenotme

    별개로 호출하시게 되고 개별적으로 비용산정된다고 이해하시면됩니다.


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    2020-06-12 nanasand

    [질문]AI스피커에서도 인식의 오류가 있는듯 합니다. 제가 하는 발음의 문제가 있을수도 있지만 말하는 사람에 따라서 스피커가 인식하는 것이 다르게 느껴지는데 이런 부분이 소프트웨어로 보완이 되는것인지 아니면 이런 부분은 말하는 사람의 악센트나 억양에 따른 문제라고만 생각을 해야 하는지요?

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    2020-06-12 Wor

    사람이 기계에 맞추는냐, 기계에 사람이 맞추냐의 이슈인데, 당장은 사람이 기계(표준)에 맞추어야 겠죠.
    시간이 좀 더 지나면, 완성도가 올라가 , AI도 더 완벽해 지겠죠.


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    2020-06-12 junsuh.park

    AI 언어 서비스의 장점 중 하나는 소수 언어에 대한 통/번역이 수월해진다는 점 이라고 생각합니다. 다만, 소수 언어의 경우 학습이 어려울 것 같은데요, 언어 번역을 하기 위한 학습은 다수가 사용할 수록 유리한가요? 다수 언어의 수준으로 소수 언어도 AI가 이해하고 번역도 가능한가요?

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    2020-06-12 Wor

    좋은 데이타 를 위해서는, 더 수 많은 사람들이 통번역, 수정 를 해줘야 겠지요.
    똑같은 지능이라면, 학습량이 많은 학생이 더 점수가 높겠죠