데이터 과학자와 개발자는 Amazon SageMaker를 통해 고성능 기계 학습 알고리즘과 광범위한 프레임워크 지원 및 원클릭 교육, 조정, 유추가 가능한 기계 학습 모델을 쉽고 빠르게 구축, 교육 및 배포할 수 있습니다. Amazon SageMaker는 모듈형 아키텍처를 갖추고 있으므로 기존 기계 학습 워크플로에서 기능의 일부 또는 전부를 사용할 수 있습니다. 

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AWS DeepLens는 세계 최초의 개발자용 딥 러닝 사용 비디오 카메라입니다. AWS DeepLens는 Amazon SageMaker 및 그 밖의 많은 AWS 서비스와 통합되어 있어 딥 러닝을 쉽고 빠르게 활용할 수 있습니다.

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AWS에서는 데이터 과학자와 개발자에게 가장 유연한 개방형 환경을 제공하기 위해 모든 주요 딥 러닝 프레임워크를 지원합니다.

AWS Deep Learning AMI는 클라우드에서의 딥 러닝을 가속화할 수 있는 인프라와 도구를 제공합니다. 이 AMI에는 Apache MXNet, TensorFlow, PyTorch, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Caffe, Caffe2, Theano, Torch, Gluon 및 Keras가 미리 설치되어 있어 정교한 사용자 지정 AI 모델을 교육할 수 있습니다. Deep Learning AMI를 사용하여 대규모 교육을 위한 자동 확장되는 관리형 GPU 클러스터를 만들거나 컴퓨팅에 최적화된 CPU 인스턴스 또는 범용 CPU 인스턴스로 교육 받은 모델에서 유추를 실행할 수 있습니다.

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기계 학습에는 컴퓨팅 집약적인 딥 러닝을 위한 GPU부터 전문 하드웨어 가속을 위한 FPGA 및 유추 실행을 위한 고용량 메모리 인스턴스에 이르기까지 폭넓고 강력한 컴퓨팅 옵션이 필요합니다. Amazon EC2는 기계 학습 사용 사례에 맞게 최적화된 다양한 인스턴스 유형을 제공합니다. CPU, 메모리, 스토리지, 네트워킹 용량이 다양하게 조합된 인스턴스 유형은 모델을 교육하든, 교육된 모델에서 유추를 실행하든 상관없이 적절한 리소스 조합을 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다.

성공적인 기계 학습을 위해서는 기계 학습 기능뿐 아니라 적절한 데이터 스토어, 보안, 분석 서비스도 필요합니다.

모든 개발자, 데이터 과학자, 연구자에게 기계 학습 능력을 제공하려는 노력의 일환으로 Amazon은 기계 학습 기반 솔루션 개발에 박차를 가할 수 있는 프로그램을 선보입니다.