[AI NEWS 번역/인공지능] 아마존이 3가지 중요 인공지능을 발표하다 (Amazon makes three major AI announcements during re:Invent 2019)

https://artificialintelligence-news.com/2019/12/03/amazon-ai-announcements-reinvent-2019/

*이 글은 AI NEWS 기사를 번역한 글입니다. 번역을 통해 AI에 대해 공부하기 위함이며, 그 외의 목적은 없음을 알립니다.*

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Amazon has kicked off its annual re:Invent conference in Las Vegas and made three major AI announcements.

아마존이 라스베가스에서 열린 연례 컨퍼런스(re:Invent)에서 3가지 주요 AI를 발표했다.
(kick off - if a meeting, event, or a football game kicks off, it starts)

During a midnight keynote, Amazon unveiled Transcribe Medical, SageMaker Operators for Kubernetes, and DeepComposer.

한밤중에 열린 키노트 발표에서, 아마존은 Transcribe Medical(의료기록), 쿠버네티스 용 SageMaker Operators, 그리고 DeepComper를 발표했다.

Transcribe Medical

The first announcement we’ll be talking about is likely to have the biggest impact on people’s lives soonest.

우리가 먼저 얘기할 첫 번째 발표는 사람들의 삶에 가장 빠른 시일 내에 가장 큰 영향을 미칠 가능성이 크다.

Transcribe Medical is designed to transcribe medical speech for primary care. The feature is aware of medical speech in addition to standard conversational diction.

Transcribe Medical은 1차 의료(의료가 필요하거나 생각하는 사람이 맨 처음 의료인력과 접촉할 때 제공되는 기본적, 일반적인 의료)를 위한 의료 기록을 위해 고안되었다. Transcribe Medical은 일반적인 대화 억양을 통해 대화하는 기능으로 알려져있다.

Amazon says Transcribe Medical can be deployed across “thousands” of healthcare facilities to provide clinicians with secure note-taking abilities.

아마존은 Transcribe Medical이 보안 처리된 노트테이킹 할 능력이 있는 의사가 있는 "수 천 가지" 헬스케어 시설에 고용될 수 있다고 말한다.

(clinician - a doctor having direct contact with and responsibility for patients, rather than one involved with theoretical or laboratory studies.)

Transcribe Medical offers an API and can work with most microphone-equipped smart devices. The service is fully managed and sends back a stream of text in real-time.

Transcribe Medical은 마이크가 내장된 대부분의 스마트 디바이스에 작동할 수 있는 API를 제공한다. 이 서비스는 완전관리형 서비스이며 실시간으로 텍스트를 전송한다.

(microphone -  a piece of equipment that you speak into to record your voice or make it louder when you are speaking or performing in public)

(완전관리형 서비스 - 데이터베이스 운영의 한 종류로 AWS 데이터베이스 솔루션 설치 및 운영까지 모두 담당하는 경우를 말한다.)

Furthermore, and most importantly, Transcribe Medical is covered under AWS’ HIPAA eligibility and business associate addendum (BAA). This means that any customer that enters into a BAA with AWS can use Transcribe Medical to process and store personal health information legally.

게다가, 가장 중요게도, Transcribe Medical은 AWS의 HIPAA 규정과 BAA를 따른다. 즉, AWS로 BAA에 가입한 고객은 Transcribe Medical을 사용하여 건강 정보를 합법적으로 처리하고 저장할 수 있다.

(HIPPA - Health Insurance Portability and Accountability Act 건강 보험 이동성과 결과보고 책무활동)

(BAA - 헬스케어 제공자와 계약자간의 법적인 문서)

SoundLines and Amgen are two partners which Amazon says are already using Transcribe Medical.

SoundLines와 Amgen은 아마존이 Transcribe Medical을 이미 사용하고 있다고 밝힌 협업체다.

Vadim Khazan, president of technology at SoundLines, said in a statement:

SoundLines의 기술부 대표 Vadim Khazan은 이렇게 말했다:

“For the 3,500 health care partners relying on our care team optimisation strategies for the past 15 years, we’ve significantly decreased the time and effort required to get to insightful data.”

"지난 15년 동안 우리 팀의 최적화 전략에 의지하고 있는 3,500여개 헬스케어 파트너들에게
우리는 유의미한 데이터를 얻기위한 노력과 시간을 상당히 줄여줬습니다."

SageMaker Operators for Kubernetes

The next announcement is Amazon SageMaker Operators for Kubernetes.

다음 발표는 Kubernetes 용 아마존 SageMaker Operators 이다.

Amazon’s SageMaker is a machine learning development platform and this new feature lets data scientists using Kubernetes train, tune, and deploy AI models.

Amazon's SageMaker는 머신러닝 개발 플랫폼이며 이 새로운 기능은 Kubermetes를 사용하는 데이터 사이언티스트에게 AI 모델을 훈련, 조정, 배포를 할 수 있게 해준다.

SageMaker Operators can be installed on Kubernetes clusters and jobs can be created using Amazon’s machine learning platform through the Kubernetes API and command line tools.

SageMaker Operator는 Kubernetes clusters에서 설치할 수 있으며 Kubemetes API와 커맨드라인 툴을 통해 아마존 머신러닝 플랫폼을 사용하는 직업을 창출할 수 있다.

In a blog post, AWS deep learning senior product manager Aditya Bindal wrote:

블로그 글에서, AWS 딥 러닝 프로덕트 메니저 Aditya Bindal은 이렇게 썼다:

“Customers are now spared all the heavy lifting of integrating their Amazon SageMaker and Kubernetes workflows. Starting today, customers using Kubernetes can make a simple call to Amazon SageMaker, a modular and fully-managed service that makes it easier to build, train, and deploy machine learning (ML) models at scale.”

"고객들은 현재 Amazon SageMaker와 Kubernetes 워크플로우를 통합하는 모든 작업을 수월하게 할 수 있다. 오늘날 Kubernetes를 이용하는 고객은 규모에 맞게 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배치하기 쉽게하는 모듈식 완전 관리 서비스인 Amazon SageMaker에 간단히 작업을 요청할 수 있다."

Amazon says that compute resources are pre-configured and optimised, only provisioned when requested, scaled as needed, and shut down automatically when jobs complete.

아마존은 컴퓨트 리소스가 사전 구성되고 최적화되며, 요청 시에만 제공되고, 필요에 따라 확장되며, 작업이 완료되면 자동으로 종료된다고 말한다.

(compute resource - a service that provides virtual equipment (Compute Resources) by combining CPUs, Memory, and Disks to create Virtual Machines.)

(provision - when you provide something that someone needs now or in the future)

SageMaker Operators for Kubernetes is generally available in AWS server regions including US East (Ohio), US East (N. Virginia), US West (Oregon), and EU (Ireland).

Kubernetes 용 SageMaker Operator는 일반적으로 동부(오하이오 주, 버지니아 주)와 서부(오레곤 주) 그리고 영국(아일랜드)를 포함해 AWS 서버 지역에서 사용가능하다.

DeepComposer

Finally, we have DeepComposer. This one is a bit more fun for those who enjoy playing with hardware toys.

마지막으로, DeepComposer다. 이것은 하드웨어 장난감을 가지고 노는 사람들에겐 약간 더 재밌다.

Amazon calls DeepComposer the “world’s first” machine learning-enabled musical keyboard. The keyboard features 32-keys and two octaves, and is designed for developers to experiment with pretrained or custom AI models.

아마존은 DeepComposer를 "세계 최초로" 키보드 건반을 탑재한 머신 러닝이라고 부른다. 이 키보드는 32개의 키와 2개의 옥타브를 제공하며, 미리 훈련되거나 커스텀된 AI 모델을 시험하는 계발자를 위해 고안되었다.

In a blog post, AWS AI and machine learning evangelist Julien Simon explains how DeepComposer taps a Generative Adversarial Network (GAN) to fill in gaps in songs.

블로그 글에서, AWS AI와 머신 러닝 전도사 Julien Simon은 DeepComposer가 어떻게 GAN을 이용해 노래 사이의 빈 공간을 채우는지 설명한다.

After recording a short tune, a model for the composer’s favourite genre is selected in addition to setting the model’s parameters. Hyperparameters are then set along with a validation sample.

짧은 곡조를 녹음한 후, 모델의 파라미터를 설정하는 것 외에 작곡가가 좋아하는 장르의 모델을 선택한다. 그런 다음 검증 샘플과 함께 하이퍼 파라미터가 설정된다.(?)

Once this process is complete, DeepComposer then generates a composition which can be played in the AWS console or even shared to SoundCloud (then it’s really just a waiting game for a call from Jay-Z).

이 작업이 완료되면, DeepComposer는 AWS 콘솔로 재생할 수 있는 노래를 생성하거나 사운드클라우드에 공유되기도 한다.(Jay-Z로 부터 연락을 받는 것은 정말 시간 문제다.)

Developers itching to get started with DeepComposer can apply for a physical keyboard for when they become available, or get started now with a virtual keyboard in the AWS console.

DeepComposer로 시작하고 싶은 개발자는 사용 가능한 물리적 키보드를 신청하거나 AWS 콘솔에서 가상 키보드를 사용하여 지금 시작할 수 있다.

(itch to - to want to do something very much and as soon as possible)