AI 모델 및 플랫폼
아마존, DeepComposer 및 기타 AI 기술 발표
Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가
아마존의 연례 re:Invent 컨퍼런스가 라스베이거스에서 시작되어 3개의 주요 AI 발표가 있었습니다. 회사는 Transcribe Medical, SageMaker Operators for Kubernetes, 및 DeepComposer를 대중에게 발표했습니다.
Transcribe Medical
세 가지 발표 중 가장 큰 발표로 불리는 Transcribe Medical은 회사의 음성 인식 서비스인 Transcribe의最新 버전입니다. 이는 의료용 음성을 변환할 수 있으며, 의료용 음성과 표준 대화체 모두에서 작동할 수 있습니다.
회사의 설명에 따르면, Transcribe Medical은 수천 개의 의료 시설에서 사용할 수 있으며, 의료 전문가들이 노트와 중요한 정보를 기록하는 데 도움을 줄 것입니다. API를 제공하며, 마이크로폰이 포함된 대부분의 스마트 기기에서 사용할 수 있습니다. 프로그램이 정보를 읽고 처리하면, 텍스트를 실시간으로 반환합니다.
Transcribe Medical은 현재 SoundLines와 Amgen에서 사용되고 있습니다.
Vadim Khazan은 SoundLines의 기술 부사장입니다.
“15년 동안 3,500개의 헬스케어 파트너가 우리의 케어 팀 최적화 전략에 의존해 왔으며, 우리는 통찰력 있는 데이터를 얻기 위해 필요한 시간과 노력을 크게 줄였습니다.”라고 그는 성명에서 말했습니다.
DeepComposer
DeepComposer는 AWS 고객이 AI와 MIDI 컨트롤러를 사용하여 음악을 작곡할 수 있는 AI 기반 피아노 키보드입니다. 아마존은 이 새로운 기술을 “세계 최초”의 머신 러닝 기반 음악 키보드라고 부릅니다. 32개의 키가 있으며, 2옥타브 키보드입니다.
프로그램을 사용하는 작곡가들은 짧은 음악을 녹음하거나 미리 녹음된 음악을 사용할 수 있습니다. 그들은 원하는 장르의 모델과 모델의 아키텍처 매개변수를 선택할 수 있습니다. 또한 손실 함수를 설정할 수 있으며, 이는 알고리즘의 출력과 예상 값의 차이를 측정하는 기능입니다. 작곡가는 또한 하이퍼파라미터와 검증 샘플을 선택할 수 있습니다. DeepComposer는 AWS 콘솔에서 재생하거나 SoundCloud에 내보내거나 공유할 수 있는 구성音乐을 생성합니다.
DeepComposer는 음악의 구성적 간격을 채우기 위해 생성적 적대적 네트워크(GAN)를 사용합니다. 생성기 구성 요소는 무작위 데이터를 가져와 샘플을 생성하며, 이는 판별기 비트에 전달됩니다. 판별기 비트는 실제 샘플과 가짜 샘플을 구분하며, 생성기는 판별기와 함께 개선됩니다. 생성기는 점진적으로 실제 샘플과ใกล운 샘플을 생성하는 방법을 더 잘 학습합니다.
SageMaker Operators for Kubernetes
아마존은 또한 Amazon (AMZN ) SageMaker Operators for Kubernetes를 출시했습니다. 이는 데이터 과학자들이 아마존의 SageMaker 머신 러닝 개발 플랫폼에서 AI 모델을 훈련, 조정 및 배포할 수 있도록 합니다. AWS 고객은 Kubernetes 클러스터에 SageMaker Operators를 설치할 수 있으며, 이는 Kubernetes API와 명령줄 Kubernetes 도구를 사용하여 네이티브 Amazon SageMaker 작업을 생성할 수 있습니다.
Aditya Bindal은 AWS Deep Learning 시니어 제품 매니저입니다.
“Amazon SageMaker Operators for Kubernetes를 사용하면, 고객은 Kubernetes의 이식성 및 표준화의 이점을 계속해서 누릴 수 있으며,同時에 Amazon SageMaker의 추가적인 이점을 커스텀 코드 없이 누릴 수 있습니다.”라고 그녀는 보도 자료에서 썼습니다.
Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션을 배포 및 관리하는 일반적인 컨테이너 오케스트레이션 시스템입니다. 이는 종종 Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)와 같은 관리 서비스를 통해 수행됩니다. 과학자 및 개발자는 이 프로그램을 통해 훈련 및 인터페이스 워크로드에 대한 더 큰 제어력을 얻을 수 있습니다.
