AIML 혼자 공부하기

원본 발표 제목 : Train ML models at scale with Amazon SageMaker (featuring Aurora) 발표자 Emily Webber, Senior ML Specialist SA, AWS Yu Guo, Senior Manager of Perception, Aurora 원본 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=XKLIhIeDSCY Aurora 는 자율주행을 개발하는 회사로서 안전하고, 빠르며, 광범위한 자율주행의 장점을 고객들에게 제공하는 것을 미션으로 합니다. 현재 개발한 Aurora Driver는 사람을 이동시키는 세단에서 부터 물건을 이동하는 트럭에 까지 모든 것을 작옫하기 위해 고안된 자율주행 시스템 입니다. Aurora는 교통 네트워..

원본발표제목 : Use SageMaker to develop ML models faster (featuring Qualtrics) 발표자 Dr. Ali Arsanjani, AI/ML Specialist SA, AWS Samir Joshi, ML Engineer, IQ R&D, Qualtrics 원본 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=G9dwSJHwprU Qualtrics는 미국의 Experience Management 회사입니다. 고객, 임직원, 브랜드와 제품의 experience gap을 가깝게 하는데 도움을 주는 기술을 개발하며, XMOS (Experience Operating System) 을 통해 gap을 식별하고, 집중해야 하는 것과 해야 할 일을 알게 되며, 궁..

발표자 Shelbee Eigenbrode, Principal AI/ML Specialist SA, AWS Ritesh Shah, Head of Architecture for Data, Analytics, and Machine Learning, Vanguard 원본 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=fuXUi_hoK78 이 세션은 Vanguard에서 Machin Leanring의 MLOps를 구성한 사례를 얘기하고 있습니다. 이를 위해 우선 간단하게 SageMaker에서 활용할 수 있는 기능을 언급합니다. 상단에는 SageMaker native 옵션은 SageMaker의 Projects, Pipelines, Model Registry 등이 있습니다. 그리고 몇 가지 AWS ..

발표자 Romi Datta, Ph.D. - SageMaker Product Management, AWS Kiran Kandala - VP Engineering, ML & Advanced Analytics, Fidelity Investments 원본 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=D1jD9WoYU0Y 머신 러닝에서 데이터 준비 과정은 가장 힘들 일입니다. 실제 데이터 과학자의 일 중 80% 정도는 데이터를 정제하거나, 데이터셋을 구성하는 일, 데이터를 수집하는 일 등 데이터 준비와 관련된 일이죠. 이에 대해 AWS는 4가지의 데이터 준비과정에서 발생하는 어려움을 나열하였습니다. Time-consuming & Resource intensive Requires Multipl..