감사합니다.
Amazon Translate가 딥러닝 기반의 번역 서비스입니다.
이미 많은 IoT 기기들이 Alexa 와 함께 활용이 가능합니다. Home Skill 이라는 것을 통해서 가능합니다.
저희가 직접 만들지 않지만, https://buy.garmin.com/en-US/US/p/591054 이런 제품도 있습니다.
오디오북을 직접 만들어 보실 수 있도록 기술 문서를 https://aws.amazon.com/ko/blogs/machine-learning/create-audiobooks-with-amazon-polly-and-aws-batch/ 제공해드리고 있습니다. 그리고 Alexa를 보시면 kindle 로 구입하신 책 읽어주기 기능이 이미 있으니 활용해보세요.
http://www.etnews.com/20161019000399 에 보시면, "또한 탄력적인 자원 운영으로 비용절감 효과가 있었다. 사실 기업의 입장에서는 비용 절감 효과는 매우 중요하다. 그런 점에서 클라우드의 도입은 기존 IDC 대비 약 40%의 비용을 절감할 수 있었다. 그리고 시스템과 각종 서비스의 사용이 통합관리 되어 사용환경 예측이 가능해져 필요한 자원을 줄이고 늘이는 탄력적인 자원 운영을 통해 추가적인 절감효과도 예상된다. " 이렇게 말씀해주셨습니다.
Transcribe는 아직 preview 상태라서 답을 드리기 어렵습니다.
https://aws.amazon.com/ko/macie/ 를 검토해보시면 좋겠습니다.
Amazon Transcribe가 STT 서비스입니다. 현재 preview 상태입니다.
실시간 상황판을 음성 기반으로 만들어 볼 수도 있을 듯하고요, SageMaker의 time series forecasting 알고리즘을 활용하면 자원사용률에 대한 예측도 해볼 수 있을 듯 합니다.
알렉사 App을 보면 음성을 프로파일할 수 있는 기능이 있습니다.
각 서비스별 웹 페이지에 있는데 전체 ML 서비스는 https://aws.amazon.com/ko/machine-learning/ 에서 찾아볼 수 있습니다.
업무에 따라서 100여개의 서비스들 중에 선택을 할 수 있습니다. ML은 SageMaker의 time series forecasting 알로리즘을 활용해보는 것도 좋을 듯 합니다.
기업들의 상황에 따라서 다를 것으로 생각되고, AWS는 모든 개발자와 모든 데이터 과학자들이 바로 사용할 수 있는 서비스들을 제공하는 것이 목표 입니다.
각 서비스는 API 형태로 제공되고 있고, AWS SDK를 사용하면 API를 쉽게 사용할 수 있습니다.
Amazon SageMaker를 이용하면 학습 요청시 CPU/GPU 서버들이 생성되고, 완료 후 자동으로 삭제됩니다.
시나리오에 따라서는 다르겠지만 AWS Greengrass 를 사용하면 로컬에서 IoT 를 구현할 수 있습니다. 예를들면, Lambda 수행 엔진이 포함되어 있습니다.
Amazon Rekognition Image/Video 서비스로 가능합니다.
결과로 나오는 정확도는 저희가 지속적으로 학습하는 모델의 결과이고, 학습 데이터는 별도로 제공하지 않습니다.
앞으로 출시할 Amazon Translate를 이용하면 직접 번역을 수행할 수 있겠네요.
