개요오늘 AWS Summit Seoul 2025가 개최되었다. 오프라인 참관은 온라인으로 미리 신청한 사람들만 입장할 수 있다. 그럼 미리 신청 못한 사람들은 못보나? 그건 아니다. 실시간 스트리밍도 해주고, 추후에 영상으로도 공개된다.(아마도?) AWS Summit은 2015년에 첫 개최되어, 2025년 현재 11회째를 맞이하였다. 올해는 5월 14일 부터 5월 15일 까지 진행되고, 서울 코엑스에서 오프라인으로 진행된다. 혹시 내일 가시는 분들 중 이 글을 보신분들을 위해 약간의 팁을 공유하자면, 입장 등록은 3층 D홀에서 가능하다. 나처럼 1층에서 사람 구경하지말고 3층으로 바로 올라가면 된다. (위 사진이 입장 등록을 위한 공간인데, 줄이 매우 길다.) 입장 등록을 하면 목에 걸고다니는 이름..

이전글에 이어서 AWS Personalize로 추천 시스템을 만들어보자. 3. 레시피를 선택하여 솔루션 생성 AWS Personalize에는 여러 가지 알고리즘이 미리 정의되어 있기 때문에, 필요에 맞게 적절한 알고리즘을 선택하면 된다. 이것을 레시피라고 부르며, 해당 레시피와 데이터를 이용하여 학습된 모델 결과물이 솔루션이다. AWS에서 제공하는 레시피는 다음과 같다.(글 작성일 기준), 공식문서에서 지원되는 레시피를 확인할 수 있다.(링크) USER_PERSONALIZATION 레시피 사용자가 상호 작용할 항목을 예측합니다. User-Personalization : 모든 맞춤형 추천 시나리오에 최적화되어 있습니다. 상호작용, 항목 및 사용자 데이터세트를 기반으로 사용자가 상호작용할 항목을 예측한다. ..

AWS Personalize 란? Personalize는 일반 추천 및 개인화된 추천을 위한 AWS에서 제공하는 AI/ML 서비스이다. AWS 하면 EC2나 S3정도만 아는 사람이 많은데 막상 보면 없는 서비스가 없다. Personalize를 이용하면 ML에 대한 깊은 지식 없이도 1시간 이면 상품 추천에 대한 모델을 만들 수 있다. Personalize 특징 1. 효율적인 cold start 문제 해결 Personalize를 이용한 상품 추천에서 Item exploration weight를 조절하여 새로운 아이템(interaction이 없는)에 대해 상품 추천이 될 수 있도록 하는 기능을 제공합니다. 기본 값은 0.3이며 이 말은 추천 상품의 30%는 items.csv에서, 70%는 interactio..

AWS Comprehend? Amazon Comprehend 는 자연어 처리 (NLP) 를 사용하여 문서 내용에 대한 인사이트를 추출해준다. 예를 들어 소셜 네트워킹 피드에서 제품 언급을 검색하거나 전체 문서 리포지토리에서 핵심 문구를 추출 할 수 있다. 특징 텍스트에서 중요한 insight 파악 고객 지원 인시던트, 제품 리뷰, 소셜 미디어 피드, 뉴스 기사, 문서 및 기타 소스의 텍스트에서 의미와 관계를 찾을 수 있다. 주제별 문서 구성 문서에 사용자가 정의한 주제 또는 태그로 레이블을 지정하도록 활용될 수 있다. 또한 보다 정확한 문서 분류를 위해 키워드 검색 또는 규칙 기반 태그 지정 이상의 솔루션을 사용할 수 있다. 자체 데이터에 대한 훈련 모델 특정 용어를 식별하는데 사용할 수도 있다. 분류 ..

Amazon RDS는 관계형 데이터 베이스를 제공하는 서비스이다. 글 작성일(23년 5월) 기준 아래 6개의 관계형 데이터베이스 엔진을 지원한다. 지원 엔진 : MySQL, SQL Server, MariaDB, PostgreSQL, Oracle,Amazon Aurora RDS를 이용하는 가장 큰 이유는 간편하기 때문이다. EC2나 온프레미스로 DB를 구축하면 사용자가 OS 설정이나 DB 엔진 설치 및 걸정등을 해야 하므로 어느 정도 시간이 소요된다. 그러나 AWS RDS에서는 OS나 데이터베이스 엔진의 관리는 AWS 측에서 수행하므로 이용자는 몇 분 안에 데이터베이스를 생성해 이용할 수 있다. RDS에서 DB를 생성하는 방법은 AWS 관리 콘솔을 이용하거나 APi를 이용하면 된다. 아래 예시는 관리 콘솔..

Lambda? AWS Lambda는 서버리스 컴퓨팅 서비스이다. OS 같은 인프라를 관리할 필요가 없으므로 사용자는 프로그램 코드를 준비하고 Lambda에 업로드만 하면 바로 실행가능하다. 서버리스란 실제로 가동하는 서버가 없다는 뜻이 아니라 AWS에서 서비스가 실행될 인프라를 관리하므로 사용자가 관리할 서버가 없다는 것을 의미한다. EC2 vs Lambda EC2와 비교했을 때 차이점은 Lambda는 OS와 같은 실행 환경까지 모두 AWS가 관리하게 된다. 그래서 사용자는 코드만 작성해서 바로 실행하면 된다. Lambda를 실행시킬 때 설정할 옵션이 거의 없기 때문에 사용은 간편하게 할 수 있지만 원하는 컴퓨팅 자원을 선택할 수 없다는 단점이 존재한다. 컴퓨팅 리소스에 대한 많은 제어가 필요하고 예측 ..