[AI] AWS ALF-C01 자격증 대비 공부 - 2

 

키워드

 

1. AWS 아티팩트 : 

• AWS에서 제공하는 보안 및 규정 준수 문서들을 온디맨드로 다운로드할 수 있는 셀프서비스 포털.
• 인증서, 심사 보고서 등을 쉽게 내려받아 쓸 수 있게 모아둔 곳. 

2. AWS Trusted Advisor : 

• AWS에서 내 서버와 서비스를 좀 더 싸고, 안전하고, 잘 돌아가게 하려면 어떻게 해야 하는지 점검해서 알려주는 도우미 서비스.

3. AWS Data Exchange : 

• 여러 회사나 기관에서 모은 데이터를 사고 팔거나 빌려 사용할 수 있게 AWS가 만들어 놓은 데이터 마켓.
• 필요한 데이터가 있으면 구할수도 팔 수도 있음.

4. Object detection : 

• 사진이나 영상에서 대상이 어디에 있는지 컴퓨터가 찾아내는 기술. 

5. 인페인팅 : 

• 사진 일부가 지워지거나 흐릿할때 남은 부분을 컴퓨터가 자연스럽게 매꾸는 기술.

6. Amazon Personalize : 

• 온라인 쇼핑물에서 추천기능처럼 사용자의 취향이나 랭동을 분석하고 추천해주는 AWS 인공지능 서비스.

7. 잔여 신경망 : 

• 인공지능 모델 중에서도 '더 깊은 뇌 구조'를 효과적으로 만드는 방법. 
• 복잡한 문제를 더 잘 풀 수 있게 만들어주는 신경망 구조. 

8. 웨이브 넷 : 

• 컴퓨터가 더 사람 같은 목소리를 만들 수 있게 해 주는 목소리 합성 모델.
• 목소리를 더 자연스럽게 만들어줍니다. 

9. 추론 : 

• 미리 학습해놓은 지식을 바탕으로 새 데이터를 마주쳤을때 답을 찾아내는 활용 단계.

10. 데이터 증강 : 

• AI가 더 잘 배우게 하려고 원래 가지고 있던 사진이나 데이터를 여러 방식으로 다양하게 만들어서 공부시켜주는 것.
• 돌리고, 색깔 바꾸고, 크기 바꾸고 등 

11. 검색 증강 생성(RAG) : 

• AI가 혼자 갖고 있는 지식이 아닌 인터넷 검색을 하여서 참고 및 답변을 해주는 방법.

12. 불균형 클래스 : 

• 머신 러닝 데이터셋에서 특정 클래스에 속하는 데이터의 수가 매우 많거나 적어 한쪽으로 치우쳐 있는 현상.
• 즉 데이터에서 어떤 종류(클래스)가 너무 많거나 너무 적어서, 기계학습 모델이 한 쪽만 맞추기 쉬운 상황

13. 클래스 분포 : 

• 데이터에 각 종류(클래스)가 얼마나 섞여 있는지 비율을 보는 것.

14. 베드락 지식기반 : 

• 베드락 지식기반은 AWS Bedrock에서 제공하는 기능으로, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식을 적용하여 대형 언어 모델(LLM)에 외부의 최신·정확한 지식을 주입해 응답 정확도를 높이는 데 사용됩니다. 
• 지식기반에 기업/비공개 정보를 저장해 모델 성능을 보강하고 최신 정보를 쉽게 제공할 수 있습니다. 또한 추가 재학습 없이도 정보 업데이트와 보안관리, 할루시네이션 문제 완화 등 장점이 있습니다.

15. Amazon Sagemaker JumpStart : 

• SageMaker JumpStart는 AWS의 머신러닝(Machine Learning) 허브로, 다양한 사전 학습된 모델(텍스트·이미지 생성 등), 빌트인 알고리즘, 직접 배포 가능한 솔루션을 몇 번의 클릭만으로 제공하여 빠르게 ML 프로젝트를 구축할 수 있게 해줍니다. 

16. 하이퍼 파라미터 : 

• 하이퍼 파라미터는 모델 학습 전에 직접 사람이 정해주는 값으로, 학습률, 에포크 수, 배치크기, 은닉층 수, 정규화 강도 등 모델 구조와 학습 과정에 영향을 미치는 변수입니다.

17. 아마존 컴프리 헨드 : 

• Amazon Comprehend는 자연어 처리(NLP) 서비스로, 문서나 텍스트에서 주요 문구, 엔터티, 감정, 주제, 언어 등 다양한 정보를 추출합니다

18. 아마존 폴리  : 

• Amazon Polly는 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환해 주는 텍스트-음성 변환(TTS) 서비스입니다. 
• 다양한 언어와 음성을 지원하며, 뉴스, e-북, 접근성 기능 등 다양한 분야에 활용할 수 있습니다. 
• 온디맨드 요금제가 적용됩니다. 

19. 아마존 레코그니션 : 

• Amazon Rekognition은 딥러닝 기반 이미지·비디오 분석 서비스입니다. 사진/동영상 내 객체, 얼굴, 사람, 텍스트, 장면을 감지하고, 부적합 콘텐츠도 식별합니다. 
• 높은 정확도의 얼굴 인식·비교 기능을 제공하며, 개발자는 API 호출만으로 쉽고 빠르게 시각 분석 기능을 구현할 수 있습니다.

20. 벤치마크 데이터 세트 : 

• 벤치마크 데이터 세트는 알고리즘, 모델 또는 시스템의 성능을 공정하게 평가·비교하기 위해 널리 쓰이는 표준 데이터셋입니다.

21. ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): 

• text summarization, machine translation과 같은 generation task를 평가하기 위해 사용되는 대표적인 Metric입니다.
• ROUGE는 자연어처리 특히 텍스트 요약·기계번역 등에서 모델 출력물의 품질을 평가하는 지표입니다. 

 

 

* 50 번까지