Machine Learning
Rekognition
이미지와 비디오에서 사물, 사람, 텍스트, 상황을 인식하는 서비스
사용자 검증을 위해 얼굴 분석 및 탐색을 할 수도 있다.
Amazon Rekognition가 각 컨텐츠를 분석한 후 플래그를 지정하는데, 이를 적절히 필터링하기 위해 항목의 Minimum Confidence Threshold(최소 신뢰도 임곗값)을 % 단위로 설정하면 된다.
퍼센티지가 낮을수록 매칭되는 콘텐츠가 많아진다. 플래그가 지정된 이미지는 부적절하거나 불쾌한 요소를 담고 있을 수 있다.
이미지를 수동으로 검토해야 할 경우에는 Amazon Augmented AI(A2I)를 사용해 최종적으로 해당 컨텐츠를 삭제할 수도 있다.
Transcribe
자동으로 사용자의 음성을 텍스트로 변환해주는 서비스이다.
Automatic Speech Recognition이라 불리는 딥러닝 프로세스를 통해 빠르고 정확하게 변환 가능하다.
Redaction을 통해 이름, 전화번호 등 개인 정보를 자동으로 제거해주는 기능도 있다.
여러 언어를 말해도 한 번에 인식 가능하다.
Polly
텍스트를 음성으로 변환해주는 서비스이다.
Lexicon
특정 단어를 어떻게 발음하도록 할 지 지정할 수 있다.
SSML
Synthesis Markup Language
특정 단어나 구절을 강조한다거나, 발음, 속삭임, 잠시 쉬는 등 다양한 특징을 간단한 문법을 통해 적용할 수 있다.
Translate
방대한 양의 텍스트를 다른 언어로 번역할 수 있다.
Lex + Connect
Lex
Amazon에서 지원하는 인공지능 비서 서비스인 Alexa와 동일한 기술을 통해 챗봇이나 콜센터 봇을 쉽게 만들 수 있도록 해준다.
음성을 텍스트로 만들고, 자연어를 이해하여 의도를 파악할 수 있다.
Connect
전화를 받고 고객 응대 흐름을 생성하는 클라우드 기반 가상 고객센터를 만들 수 있다.
기존 고객 센터보다 훨씬 저렴하게 구축 가능하다.
Comprehend
Natural Language Processing을 위한 완전 관리형 서버리스 서비스이다.
텍스트에서 인사이트와 관계를 찾기 위해 머신 러닝을 사용한다.
중요한 문장이나 사람, 구절 등을 파악하고, 텍스트가 긍정/부정적인지 등을 분석할 수 있다.
Amazon Comprehend Medical
구조가 없는 텍스트에서 의학 정보를 탐지하여 유용한 정보를 구조화한다.
Protected Health Information을 감지하기 위해 NLP를 사용한다. (DetectPHI)
SageMaker
개발자와 데이터 사이언티스트가 머신 러닝 모델을 만들고 구축하기 위해 사용할 수 있다.
데이터를 수집하고 데이터를 라벨링할 수 있다.
머신 러닝 모델을 구축하고 훈련 및 조정 과정을 수행할 수 있다.
머신 러닝 모델을 배포할 수 있다.
Forecast
머신 러닝을 통해 정확한 예측을 제공하는 완전 관리형 서비스이다.
직접 데이터 자체를 확인하는 것보다 50% 더 정확하다.
Amazon S3에 과거의 데이터를 업로드한 후 Amazon Forecast 서비스를 시작하면 예측 모델이 생성되고 이 모델을 사용하여 예측을 할 수 있다.
Kendra
머신러닝 기반 완전 관리형 문서 검색 서비스이다.
문서들을 인덱싱해둔 후 검색 결과를 도출해낸다.
Incremental Learning을 통해 사용자의 상호작용/피드백을 통해 더 적절한 결과를 도출한다.
검색 결과를 파인튜닝할 수 있다.
Personalize
실시간으로 개인화된 추천을 할 수 있도록 도와주는 완전 관리형 머신러닝 서비스이다.
아마존에서 사용자가 흥미로워하는 상품을 추천해주는 것과 동일한 기술이 사용된다.
직접 빌드하고 훈련시키고 배포하지 않아도 된다.
Textract
AI, ML을 통해 문서, 이미지 등에서 텍스트, 손글씨, 데이터를 자동으로 추출해낸다.
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