[22. 9. 22] AWS Sagemaker Immersion Day 워크샵 참관기
[22. 9. 22] AWS Sagemaker Immersion Day 워크샵 참관기
SageMaker Immersion Day에서 MLOps와 통합 ML 개발 환경을 체험한 워크샵 후기를 소개했습니다. 모델 구축, 튜닝, 배포까지의 흐름과 실무 적용 가능성을 살펴보았습니다.
#AWS#SageMaker
12005분
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
필터 1
AWS 공간 데이터를 활용한 건물 검사 인텔리전스 구축
AWS 공간 데이터 관리로 건물 검사 결과를 공간 참조 데이터로 구조화하는 방법을 소개했습니다. 이미지와 메타데이터, 추론 결과를 연결해 장기 보존과 재분석 가능성을 높였습니다.
#AWS#S3
21005분
AWS CDK로 구축하는 Vision AI 모델 서빙 파이프라인 실전 가이드
AWS CDK로 Vision AI 서빙 파이프라인을 구성한 실전 사례를 다뤘습니다. 배포 자동화, 타임아웃 대응, 비용 최적화까지 운영 관점을 함께 정리했습니다.
#AWS CDK#Vision AI
27005분
SK바이오팜의 Agentic AI 기반 신약 개발 워크플로 자동화 도전기
SK바이오팜은 Agentic AI와 멀티 에이전트 협업으로 신약 후보물질 평가 워크플로를 자동화했습니다.기존 1주일 걸리던 과정을 1시간 이내로 줄이며 통합 리포트 기반 의사결정을 지원했습니다.
#LLM#AWS
98005분
AWS re:invent 신규 기능
AWS re:Invent 2024에서 소개된 S3, Aurora DSQL, Bedrock, SageMaker, Nova 등의 신규 기능을 정리했습니다.\n대규모 데이터 관리, 글로벌 DB, AI 모델 경량화와 GPU 효율화 관점의 참고 포인트를 담았습니다.
#AWS#S3
29005분
기계 학습 모델을 활용한 물류 입고 프로세스 최적화
풀필먼트 센터 입고에 필요한 트럭 수량을 기계 학습으로 예측해 슬롯 낭비와 지연을 줄인 사례를 소개했습니다. LightGBM과 베이지안 최적화를 활용해 예측 정확도와 운영 효율을 개선했습니다.
#ML#LightGBM
37005분
Optimizing the inbound process with a machine learning model
입고 예약 단계에서 필요한 트럭 수를 예측하는 머신러닝 모델을 적용했습니다. 과다 배정과 입고 지연을 줄이고 예약 시스템과 연동해 운영 효율을 높였습니다.
#machine learning#LightGBM
12005분
AWS MLOps 분산학습 워크숍 방문기
AWS MLOps 분산학습 워크숍에 참가한 후기를 공유했습니다. SageMaker 기능과 분산학습 트렌드, 데이터 드리프트 모니터링에 대한 인사이트를 얻었습니다.
#AWS#MLOps
12005분