클라우드 (6) 썸네일형 리스트형 AWS Certified Solutions Architect - Associate (SAA-c03) 일주일컷 합격 후기 2024.09비록 취득한 지 어언 5개월이 넘었지만 지금이라도 후기를 작성해보려고 한다.프론트엔드로서 개발을 진행하면서 직접 써본 적은 없었지만 백엔드 팀원들이 EC2, RDS와 같은 AWS 서비스를 쓰는 것을 보며 그래도 같은 프로젝트를 진행하는데 아무것도 모르는 채로 그냥 있으면 안 되지!!! 라는 생각으로 백엔드 팀원들에게 대충 주워 들어가며 조금씩 접해본 AWS 서비스.. 사실 이 때는 RDS? 여기서 데이터베이스 만드는구나 EC2? 여기에 서버 올리는구나 정도로만 알고 있었다. 그러다가 2학기가 시작되고 학교에서 AWS 채용 설명회를 보게 되었고, 친구와 함께 인턴 준비를 하며 레쥬메에 한 줄이라도 더 채우기 위해 SAA 자격증 준비를 하게 되었다. 채용 설명회에서는 뽑을 사람 다 뽑으면 채용이.. [AI Practitioner] 자주 나오는SageMaker 서비스 정리 SageMaker 머신러닝 (ML) 모델을 구축, 훈련, 배포하는 데 도움을 주는 AWS 서비스 SageMaker Canvas코딩 없이 머신러닝 모델을 생성할 수 있는 서비스비전문가도 쉽게 사용할 수 있도록 GUI 기반의 Automated ML 도구를 제공데이터 준비, 모델 훈련, 예측까지 클릭 몇 번으로 가능하며, 기계 학습 경험이 없는 사용자도 활용 가능 ✅ 주 기능 : 데이터 업로드 -> 모델 자동 훈련 -> 예측 수행SageMaker Clarify머신러닝 모델의 공정성 및 설명 가능성 분석 도구모델이 편향되지 않았는지 확인 & 예측 결과의 해석 가능성을 높이는 기능 제공데이터의 편향성 분석, 모델 예측의 공정성 평가, feature importance 분석 등을 수행✅ 주 기능 : 편향 탐지, .. [AI Practitioner] AI 애플리케이션 유스케이스 정리 AI 애플리케이션의 예컴퓨터 비전 컴퓨터가 디지털 이미지 및 비디오를 해석하고 이해할 수 있게 해주는 인공지능 분야 이미지 분류, 객체 감지, 이미지 분할과 같은 태스크에 사용됨 Use Case) 자율 주행 자동차 개발 의료 또는 의료 영상 공공 안전 및 가정 보안 (안면 인식) 자연어 처리 (NLP) 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용을 다룸 텍스트 분류, 감정 분석, 기계 번역, 언어 생성과 같은 태스크에 사용됨 기계 번역 :사람이 직접 번역하는 게 아니라 컴퓨터를 사용하여 알고리즘과 데이터 모델을 활영해서 번역하는 방식 ex) papago Use Case) 보험 회사는 NLP를 사용하여 보험 증권 번호.. [AI Practitioner] AWS AI/ML 서비스 정리 ML FrameworksSageMakerLLM 및 기타 FM 등 사용자 지정 모델을 구축, 훈련, 배포하는 데 사용할 수 있는 완전 관리형 ML 서비스ML 개발 및 배포 라이프사이클을 가속화하는 도구와 인프라 제공AI/ML servicesAmazon Comprehend 자연어 처리 서비스 ML 및 NLP를 사용하여 아래의 기능들을 수행 텍스트의 언어 식별 주요 구문, 장소, 사람, 브랜드 또는 이벤트 추출 텍스트가 얼마나 긍정적인지 또는 부정적인지 이해 토큰화와 품사를 사용하여 텍스트 분석 텍스트 파일 모음을 주제별로 자동 정렬 Amazon Translate언어 번역 서비스Amazon Textract스캔한 문서에서 데이터를 추출하는 서비스OCR을 넘어 테이블에 .. [AI Practitioner] AI & ML 기본 개념 훑어보기 기본 용어 정리AI : ML, DL, GEN AI를 전부 포괄하는 개념. 인간의 지능이 필요한 태스크를 수행할 수 있는 지능형 시스템의 개발을 아우르는 광범위한 분야ML (기계 학습) : 기계가 학습할 수 있도록 하는 방법을 이해하고 구축하는 일종의 AI. 학습을 통해 다양한 태스크에 대한 컴퓨터 성능을 향상시킴 DL (딥 러닝) : 인간 두뇌와 유사한 뉴런 및 시냅스 개념을 사용한다. (ex. Amazon Rekognition : 수백만 개의 이미지, 스트리밍 및 저장된 비디오를 몇 초 내에 분석할 수 있는 딥 러닝 애플리케이션)GEN AI (생성형 AI) : 딥 러닝을 사용하여 구축된 모델을 training이나 fine tuning 없이 적용할 수 있는 딥 러닝의 일부. 훈련 데이터에서 학습한 패턴과.. [AWS Amplify] vite로 빌드한 React 프로젝트 AWS로 배포하기 ( feat.프론트엔드 배포 ) 이전에는 Github Action과 Vercel을 이용해 배포 자동화를 구현했는데,AWS 서비스를 공부하면서 AWS 배포도 경험해보고 싶다고 생각했다. 프론트엔드 배포를 위해 복잡한 설정 없이 간편하게 무료로 배포를 할 수 있는 AWS 서비스인 AWS amplify를 이용해보려고 한다.(AWS UI가 바뀌었는데 익숙해질 겸.. ㅎ) ✅ 배포 방법1. 우선 AWS 콘솔에 amplify 검색! AWS amplify를 클릭하면 아래와 같이 새 앱을 생성할 수 있는 버튼이 보인다.(나는 이미 배포를 한 상태이기 때문에 하나의 앱이 만들어져 있다) 2. 앱 구축 시작! 우선 앱 배포를 위한 옵션을 선택할 수 있다.나는 이미 깃허브에 배포를 위한 레포지토리가 만들어져 있었기 때문에 GitHub를 선택하고 바로 다.. 이전 1 다음
