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#구글 #아마존 #AI #광고
제 54회 슈퍼볼이 캔자스시티의 우승으로 막을 내림.
이와 더불어 1초에 2억씩 한다는 슈퍼볼 광고들도 모두 공개됨.
가장 눈에 띄었던 것은 구글과 아마존의 AI Assistant 광고 대결.
AI Assistant는 사용자 음성을 인식해서 빅데이터를 통해 도움을 주는 기술.
애플이 2011년 \”시리\”를 가장 먼저 내놓았으나 현재 1, 2위는 아마존의 \”알렉사\”와 구글의 \”구글 어시스턴트\”
한국과 달리 미국은 총 4개 가구 중 1가구가 AI Assistant 기기를 가지고 있다고 함.
슈퍼볼 광고에서 구글은 아내를 먼저 보낸 85세 할아버지가 \”구글 어시스턴트\” 기술을 통해 아내를 기억하는 모습을 감동적으로 그린 데 반해, 아마존은 동성 부부 엘렌 드제네러스과 포샤 드로시를 캐스팅해서
유머와 풍자로 정반대의 광고를 보여줌.
두 거대 공룡 기업이 AI Assistant에 이렇게 많은 투자를 하는 이유는 고객 빅데이터를 모으기 위해서. 빅데이터를 많이 모을수록 사용자 맞춤형 서비스나 광고를 개발해서 계속 돈을 벌 수 있으니까..
[참고 영상]https://www.youtube.com/watch?v=6xSxXiHwMrg\u0026t=15s
Loretta | Google Super Bowl Commercial 2020
https://www.youtube.com/watch?v=RF9t2rFmTVE\u0026t=7s
Amazon Super Bowl Commercial 2020 – BeforeAlexa
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인공 지능 서비스 – AWS
AWS AI 서비스는 애플리케이션에 쉽게 통합되므로 개인화된 추천, … Amazon.com 및 ML 서비스를 구동하는 것과 동일한 딥 러닝 기술이 사용되므로 지속적으로 학습 …
Source: aws.amazon.com
Date Published: 3/5/2021
View: 8360
AWS 기계 학습에 기반한 AI
하나의 통합된 환경에서 기계 학습 개발 수명 주기의 모든 단계에 필요한 도구를 제공하는 완전관리형 서비스인 Amazon SageMaker를 통해 기계 학습 모델을 신속하게 구축, …
Source: aws.amazon.com
Date Published: 2/4/2022
View: 7005
기계 학습 및 인공 지능 – Amazon Web Services
AWS Machine Learning(ML)을 통해 비용을 절감하는 동시에 데이터에서 더 깊은 인사이트를 확보하세요. AWS는 가장 포괄적인 인공 지능(AI) 및 기계 학습 서비스, …
Source: aws.amazon.com
Date Published: 1/4/2021
View: 6002
인공 지능(AI)이란 무엇입니까? – AWS
인공 지능(AI)이 어떻게 기계 학습과 딥 러닝을 통해 일반적으로 인간 지능과 연결된 인지 … Amazon Redshift와 같은 데이터 웨어하우스에서 집계되고 추출되든, …
Source: aws.amazon.com
Date Published: 10/23/2021
View: 5253
AI with AWS Machine Learning
… learning (ML) and artificial intelligence (AI) services to meet your business needs. … You can build, train, and deploy ML models quickly with Amazon …
Source: aws.amazon.com
Date Published: 12/20/2022
View: 2158
대화형 AI 및 챗봇 – Amazon Lex
Amazon Lex는 모든 유형의 애플리케이션에 대화형 인터페이스를 구축하는 완전관리형 AI 서비스입니다. 지금 바로 Chatbot, 음성 도우미, 기계 학습 구동 IVR 또는 …
Source: aws.amazon.com
Date Published: 12/24/2021
View: 3891
AWS AI Startup Challenge
Amazon Web Services 홈 페이지로 돌아가려면 여기를 클릭하세요. 문의하기 지원 고객지원 한국어 내 계정. 로그인 · AWS 계정 생성.
Source: aws.amazon.com
Date Published: 3/24/2021
View: 3323
모두를 위한 아마존의 3가지 AI기술 계층 – 지디넷코리아
아마존 인공지능(Amazon AI) 기술 스택은 AWS 인프라와 상위 애플리케이션 서비스를 포함해 아래와 같은 3개의 주요 계층으로 나뉜다.
Source: zdnet.co.kr
Date Published: 4/9/2022
View: 4152
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주제에 대한 기사 평가 아마존 ai
- Author: WLDO
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- Date Published: 2020. 2. 5.
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인공 지능 서비스
“그동안 신흥 시장에서는 자격 증명 확인 및 검증이 주요 당면 과제였습니다. 사용자를 적절히 식별하는 능력은 신흥 시장에서 수십억 명의 사람에 대한 신용 정보를 구축하는 데 있어 큰 장애 요소입니다. 모바일 애플리케이션에서 신원 확인을 위해 Amazon Rekognition을 사용하면서 검증 오류가 크게 감소하고 확장성이 향상되었습니다. 이제 사람의 개입 없이 실시간으로 개인의 신원을 탐지하고 확인할 수 있게 되어 제품에 대한 액세스 속도가 개선되었습니다. 우리는 광고를 통해 알게 된 다양한 솔루션을 시도해 보았지만 널리 사용되는 대안 중 다양한 피부색을 정확하게 식별하는 솔루션은 없었습니다. Amazon Rekognition은 우리 시장에서 고객의 얼굴을 효과적으로 인식하는 데 도움이 되었습니다. 또한, KYC와 함께 중복되는 프로필과 중복 데이터 세트를 발견하는 데 도움이 되었습니다.”
AWS 기계 학습에 기반한 AI
고객 경험 개선, 생산성 향상, 비즈니스 프로세스 최적화, 혁신 가속화 및 확장 등 AWS는 원하는 모든 비즈니스 요구 사항을 충족하는 가장 완벽한 기계 학습과 인공 지능 서비스를 제공합니다. AWS는 기존의 경험이나 업계의 사용 사례가 없어도 기계 학습을 구현할 수 있는 서비스를 제공합니다. 하나의 통합된 환경에서 기계 학습 개발 수명 주기의 모든 단계에 필요한 도구를 제공하는 완전관리형 서비스인 Amazon SageMaker를 통해 기계 학습 모델을 신속하게 구축, 훈련 및 배포할 수 있습니다.
이것이 바로 대기업부터 스타트업에 이르기까지 10만개가 넘는 고객사가 다른 클라우드 플랫폼이 아닌 AWS Machine Learning을 선택하는 이유입니다.
Amazon Web Services
책임감 있는 AI 및 ML 사용은 인류의 가장 어려운 문제를 해결하고, 인간의 수행 능력을 증대시키며 생산성을 최대화하는 데 있어서 중요한 역할을 합니다. AWS는 공정하고 정확한 AI 및 ML 서비스를 개발하고 AI 및 ML 애플리케이션의 책임감 있는 구축에 필요한 도구와 지침을 고객에게 제공하는 데 전념합니다.
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인공 지능(AI)이란 무엇입니까? — Amazon Web Services
인공 지능(AI)은 학습, 문제 해결, 패턴 인식 등과 같이 주로 인간 지능과 연결된 인지 문제를 해결하는 데 주력하는 컴퓨터 공학 분야입니다. 보통 “AI”로 줄여서 부르는 인공 지능은 로봇 공학이나 미래의 모습을 내포하고 있을 수도 있지만, AI는 공상 과학 소설에 나오는 작은 로봇을 넘어 첨단 컴퓨터 공학의 현실이 되고 있습니다. 이 분야의 저명한 과학자인 Pedro Domingos 교수는 논리와 철학에 기원을 둔 상징주의자, 신경 과학에서 유래한 연결주의자, 진화 생물학과 관련된 진화론자, 통계와 개연성을 다루는 베이지안, 그리고 심리학에 기반을 둔 유추론자로 구성된 기계 학습의 “5가지 집단”을 설명합니다. 최근에 통계 컴퓨팅 효율성이 개선되면서 베이지안이 “기계 학습”이라는 분야에서 몇 가지 영역을 성공적으로 발전시킬 수 있게 되었습니다. 이와 마찬가지로 네트워크 컴퓨팅이 발전하면서 연결주의자도 “딥 러닝”이라는 이름으로 하위 분야를 더욱 발전시킬 수 있게 되었습니다. 기계 학습(ML)과 딥 러닝(DL)은 모두 인공 지능 분야에서 파생된 컴퓨터 과학 분야입니다.
이러한 기법은 크게 “감독된” 학습 기법과 “감독되지 않은” 학습 기법으로 나뉘며, “감독된” 기법은 원하는 출력값이 포함된 교육 데이터를 사용하고 “감독되지 않은” 기법은 원하는 출력값을 제외한 교육 데이터를 사용합니다.
AI는 더 많은 데이터를 통해 “점점 더 똑똑”해지고 더 빠르게 학습하고 있으며, Amazon Redshift와 같은 데이터 웨어하우스에서 집계되고 추출되든, Mechanical Turk의 “대중”의 힘을 통한 실측 자료이든, Kinesis Streams를 통해 동적으로 수집되든 관계없이 기업은 기계 학습과 딥 러닝 솔루션을 실행하는 데 필요한 이러한 연료를 매일 생성하고 있습니다. 또한, IoT가 출현하면서 센서 기술이 분석할 데이터양을 기하급수적으로 늘리고 있습니다. 이는 이전에는 거의 손대지 않았던 소스, 장소, 객체 및 이벤트의 데이터입니다.
AI with AWS Machine Learning
Whether you want to enhance your customer experience, improve productivity and optimize business processes, or speed up and scale up innovation, AWS offers the most complete set of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) services to meet your business needs. AWS has services that can be implemented with no ML experience required for horizontal and industry use cases. You can build, train, and deploy ML models quickly with Amazon SageMaker—a fully managed service that provides the tools required for every step of the ML development lifecycle in one integrated environment.
That’s why more than one hundred thousand customers, from the largest enterprises to the hottest startups, choose AWS Machine Learning – more than any other cloud platform.
대화형 AI로 챗봇 구축
FAQ에 대한 응답을 제공하는 대화형 솔루션을 설계합니다. Amazon Kendra로 구동되는 FAQ에 대한 자연어 검색을 통해 기술 지원, HR 복지 또는 금융에 대한 Connect & Lex 대화 흐름을 개선합니다.
AWS AI Startup Challenge
AWS AI Startup Challenge 규정
Please read these terms and conditions (these “T&Cs”) before entering the AWS AI Startup Challenge (the “Contest”). By entering or otherwise participating in the Contest, you acknowledge that you have read and agree to be bound by these T&Cs.
[참여 가능 대상]AWS의 AI 솔루션을 하나 이상 활용할 수 있고 사업화할 수 있는 B2B 또는 B2C 서비스/애플리케이션을 개발 또는 계획 중인 스타트업 또는 예비창업팀이 참여할 수 있습니다. 해당 팀은 대한민국에 주소지가 있어야 하며 구성원은 만 19세 이상의 개인 3인 이상이어야 합니다. 스타트업의 규모 또는 존속기간에는 제한이 없습니다. 참여하는 심사위원으로부터 투자를 받은 적이 있어도 참여할 수 있지만, 투자를 집행한 심사위원은 해당 팀의 심사에서 제외됩니다.
[참여 불가능 대상]타사의 업무를 대행하는 에이전시 또는 컨설팅 기업 및 본 챌린지의 기획, 홍보, 지원 또는 혜택사항 제공, 운영을 담당하는 팀 또는 기업은 참여할 수 없습니다.
[심사 기준]1차 서류평가는 위의 참여 가능 대상 팀에서 제출한 지원 신청서 및 기타 자료를 AWS와 심사위원단에서 서비스/애플리케이션 구상과 기술적 경쟁력에 대하여 평가를 하며 2차 평가에서는 심사위원 대상으로 발표와 질의응답을 거쳐 기술 성숙도와 사업화 기획을 종합적으로 평가할 예정입니다. 딥러닝 분야와 머신러닝 애플리케이션 분야에서 스타트업의 존속기간 및 성숙도에 따라 나누어 심사가 이루어집니다.
[AWS 사용 여부에 대한 요건]지원 신청서를 접수하는 시점에서는 AWS를 사용하고 있지 않아도 됩니다. 하지만 1차 서류평가 통과 이후에는 AWS의 AI 솔루션을 하나 이상 사용해야 발표평가를 받을 수 있습니다. AWS에서 제공하는 AI 솔루션은 다음과 같으며 서류평가 통과 팀에는 관련 교육과 실습 지원을 제공할 예정입니다: Amazon SageMaker, Amazon Comprehend, Amazon Lex, Amazon Polly, Amazon Rekognition, Amazon Machine Learning, Amazon Translate, Amazon Transcribe, AWS 딥러닝 AMI, AWS 기반 Apache MXNet, AWS 기반 Tensorflow
[참여 신청 방법]https://aws.amazon.com/ko/events/ai-startup-challenge/ 의 상단의 지금 지원하기 버튼을 클릭하여 개인정보를 입력해주시면 신청 지원서를 다운로드 받을 수 있습니다. 해당 지원서의 필수항목을 작성하고 신청서에 서명을 하여 [email protected]으로 보내주시면 됩니다. 기타 첨부 자료를 모두 포함하여 보내시는 이메일의 크기는 5MB 이하여야 합니다. 5MB를 초과할 경우 링크로 제공해주시기 바랍니다.
[참여 신청 기간]2018년 2월 14일 자정에 마감입니다. 그 이전에는 지원 신청서 및 제공 자료에 수정할 필요가 있을 경우 다시 [email protected]으로 보내주시면 됩니다. 2018년 2월 15일 00:00시 이후에는 AWS에서 개별적으로 시정을 요청하는 경우를 제외하고는 수정사항 또는 신규 지원을 받지 않습니다.
[참여신청 선착순 100개 팀에 주는 $300 크레딧 전달 일정]참여신청 선착순 100개 팀에는 2018년 2월 21일까지 서면평가 결과 이메일과 함께 크레딧 적용방법 안내를 드릴 겁니다. 2018년 2월 21일까지 해당 크레딧 적용 안내를 받지 못하는 팀은 선착순 100개 팀에 해당되지 않은 경우입니다.
[결과 선정, 통보 방법 및 기간]1차 서류평가 결과는 2018년 2월 21일에 이메일로 개별 통보합니다. 이는 주최 및 심사위원 사정에 따라 변동될 수 있습니다. 2차 발표평가는 2018년 4월 첫째 주에 이루어집니다. 2차 발표평가 선정 결과는 별도 이메일 또는 전화로 개별 통보합니다. 단, 2차 발표평가를 통한 선정 통보 일정 및 결과는 주최 및 심사위원 사정에 따라 변동될 수 있습니다.
[우승팀 동의사항]1차 서류평가 통과 팀은 AWS MAR (Marketing Agreement Release) 마케팅 동의서를 통해 AWS가 본 챌린지에 제출하시는 로고, 팀 정보, 서비스/애플리케이션 정보 등을 활용하는 데 동의해주셔야 합니다. 동의하지 않는 경우 챌린지 참가가 무효화 처리가 됩니다.
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아마존, AI로 ‘분노의 포장’ 혁신···세마리 토끼 잡았다
▲아마존 물류배송센터의 물품 포장 직원들. 사진=셔터스톡
소매 유통 거인 아마존의 제프 베이조스 최고경영자(CEO)는 수년 전만 해도 상품 포장 개선 방안을 직접 챙겨왔다. 그런 그가 많은 사람들에게 ‘분노의 포장(wrap rage)’으로 불리는 과대 포장을 이해하고 바꿀 필요성을 느끼게 된 계기는 우연히 찾아왔다. 아이들과 함께 집으로 배달된 꽁꽁 포장된 크리스마스 선물을 풀려고 낑낑대던 경험 때문이었다. 이어 그는 인공지능(AI)을 도입해 이러한 포장 문제 해결에 나섰다. AI는 자원 재활용을 통한 환경보호, 더많은 물품 배송, 여기에 더해 비용절감이라는 세 마리 토끼를 잡을 수 있게 해줬다.
트리플펀디트는 27일(현지시각) 아마존이 AI를 도입해 배송물품 포장에 혁신을 가져온 사례에 주목했다. 우리나라 소매 유통업계도 관심 가질 만한 대목이 있어 보인다.
베이조스는 크리스마스 사건 이후 아마존 포장 방식을 현재 아마존이 내세우고 있는 ‘불만없는 포장(frustration-free packaging)’으로 바꾸었다. 이는 열기 쉽고, 완전히 재활용되며, 복합 재료를 피하는 포장을 의미한다.
◆AI 활용하자 포장 요구량 33% 감소
아마존은 지난 5년 동안 AI를 활용함으로써 포장 요구량을 33%나 줄이는 데 도움을 받았다. 이는 91만5000톤 이상의 포장재를 절약한 것으로서, 16억 개의 배송 상자를 없앤 것과 같다.
AI시스템 구축은 배송물품마다 다른 포장 요구에 따른 기계학습 시스템 구축을 위한 포장 경험 팀과 아마존 웹 서비스(AWS) 사업부 간 파트너십을 통해 달성됐다. 이 팀은 클라우드 기반 머신러닝 앱인 세이지메이커(SageMaker)를 활용해 유통물류배송*(fulfillment)센터의 포장 선택을 자동으로 최적화했다.
이는 궁극적으로 모든 배송용 주문물품 포장 방법에 더 큰 유연성을 갖게 해 주었다.
◆AI가 조용히 지속가능한 포장에 앞장선다
아마존은 AI를 도입하면서 즉각적으로 보다 지속 가능한 상품 포장 결정을 내릴 수 있게 됐다.
▲아마존 물류배송창고 제품 분류 작업. 사진=아마존
사람이 아마존의 모든 주문상품에 걸맞은 포장재를 수동으로 분류토록 하는 것은 불가능한 일이다. 아마존의 고객 포장 담당 이사는 이에 대해 “목록에 있는 제품의 실제 크기와 변동성 때문이며, 이는 날이 갈수록 변화하고 있기 때문”이라고 말했다.
매튜 베일스 아마존 고객 패키징 팀 연구 과학 책임자는 “AI 알고리즘이 손쉽게 달성할 수 있는 것을 인간이 수행하려면 인간이 지구에 등장한 시간(약 200만 년)보다도 더 많은 시간이 걸릴 것”이라고 말했다.
아마존은 올해 7월에만 4억1500만개 이상의 상품을 배송한 것으로 추산된다. 이런 상황에서 AI는 왜 아마존의 ‘지속 가능한 포장’ 성능 향상을 위한 매력적 도구가 되고 있는지 말해 준다.
◆AI는 어떻게 아마존의 물류창고의 제품포장 혁신을 이뤘나
간단히 말해 AI는 아마존의 비즈니스 모델이 요구하는 엄청난 출하량과 복잡성을 처리할 수 있는 더 많은 포장 혁신을 가져 왔다.
아마존에 따르면 AI 알고리즘은 아마존의 포장을 여러 가지 방법으로 최적화한다. 예를 들어, 알고리즘은 특정 품목이나 배송품에 상자를 사용하는 대신 패딩이 들어간 배송봉투를 지정해 포장된 물품을 더 가볍게 만들 수 있다.
이는 모든 아마존 배송차량에 더 많은 포장물품이 들어갈 수 있다는 것을 의미한다. 궁극적으로 재활용될 포장재의 양을 줄일 수 있다. 결과적으로 이는 물품별 탄소 배출 총량을 줄이는 동시에 배송 비용까지 아낄 수 있어 일석삼조다.
AI 알고리즘은 또한 실제 고객 불만 데이터를 사용해 결정을 내린다. 이를 통해 아마존은 고객이 파악한 대로 통상적으로 과대 포장되는 품목을 식별할 수 있다.
알고리즘은 또한 카트 안에 함께 포장될 수 있는 물품을 제안할 수 있다. 예를 들면 딱딱한 물품 주변에 포장할 수 있는 부드러운 물품은 추가 배달·추가 상자 및 봉투를 제거하는 데 도움이 된다. 이 알고리즘은 아마존 프라임 가입자들을 위한 아마존 프라임 데이 판매에도 적용된다.
◆아마존의 지속가능한 포장은 기후 공약과도 부합
이 모든 것은 아마존의 기후 친화 약속(Climate Pledge Friendly) 프로그램과 부합한다.
이 공약은 10년 전 체결된 국제적 탄소배출 저감 약인 파리협약에 따르겠다는 회사 약속의 일환이기도 하다. 아마존은 오는 2040년까지 탄소를 전혀 발생시키지 않는 것을 목표로 삼고 있다. 아마존은 기후 친화적 라벨 표시 시스템을 도입함으로써 쇼핑객들을 좀 더 지속 가능한 구매로 이끌기를 희망한다고 말한다.
▲이른바 ‘불만 없는 패키징’은 100% 재활용이 가능한 소재로 제작돼 개봉이 쉽고 제품을 원래 포장에 담아 배송할 수 있도록 설계된 패키징으로, 추가 배송상자가 필요 없다. 이는 제품을 과대포장에서 해방시키고 폐기물을 감소시키는 데 기여했다. 사진=아마존
아마존은 현재 판매 파트너들이 탄소발자국이 낮은(탄소를 더 조금 배출하는) 제품에 투자해 포장을 덜 필요로 하는 더 작은 제품을 만들도록 장려하는 인센티브제를 시행하고 있다.
또한 아마존은 새로이 크레이들투크레이들제품혁신연구소(Cradle to Cradle Products Innovation Institute)와 손잡고 있다.
이 파트너십은 보다 지속 가능한 제품과 조달 관행을 장려하도록 돕기 위해 마련됐으며, 이는 자원 순환 경제 활성화에 도움이 될 수 있다.
◆아마존 자원 재활용 포장의 장애물도 있다
USA 투데이는 소식통을 인용, 미국인들이 마분지(골판지)의 60~70%를 재활용하지만 이 비율이 주로 온라인 주문의 급증으로 인해 감소하고 있다고 보도했다. 오프라인 소매 유통업자와 식료품상들은 손쉽게 중고 골판지 상자를 구겨 재활용업자들에게 팔았고 이는 재활용에서 큰 비중을 차지해 왔다.
하지만 아마존은 재활용이나 재사용을 위해 포장을 반납받는 물리적 매장이 부족하다.
반면 쓰레기 포장지 재활용에 앞장서고 있다고 밝힌 월마트는 최근 현장 재활용 시설을 확충하고 오프라인 매장에서 소비자 대상 재활용 교육 행사를 열고 있다.
아마존은 AI에서 성공적 발전 과정을 밟아나가고 있지만 재활용과 순환성 성능 향상에서는 여전히 큰 도전에 직면해 있다.
예를 들어 베이조스가 소유하고 있는 워싱턴 포스트는 배송효율 향상을 위해 아마존의 얇고 가벼운 배달용 플라스틱 봉투를 사용하고 있지만 이는 대부분의 쓰레기 재활용 과정에서는 분류가 불가능한 것으로 지적된다.
이 회사는 혁신을 계속하고 있으며 지속 가능한 패키징과 재활용 성능을 향상시키기 위해 제 역할을 할 것이라고 말하고 있지만 앞으로 헤쳐가야할 많은 일들이 닥칠 것이다.
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