1️. Amazon Rekognition
Amazon Rekognition 이미지·비디오에서 객체, 사람, 텍스트, 장면을 머신러닝으로 분석
주요 기능
- Object / Scene Detection
- Text Detection (OCR)
- Face Detection & Analysis
- 성별, 연령대, 감정
- Face Search & Verification
- Celebrity Recognition
- Pathing (예: 스포츠 경기 이동 경로 분석)
대표 사용 사례
- 이미지 자동 라벨링
- 콘텐츠 분류
- 사용자 인증
- 사람 수 카운팅
2️. Rekognition – Content Moderation
부적절하거나 원치 않는 콘텐츠 자동 탐지
특징
- 이미지·비디오 분석
- Confidence Level 기반 판별
- Minimum Confidence Threshold 설정
- 규제·컴플라이언스 대응
고급 흐름
Image/Video
└─AmazonRekognition
└─ConfidenceScore
├─OK
└─Flagged
└─AmazonAugmentedAI(A2I)
└─ManualReview
3️. Amazon Transcribe
음성을 텍스트로 변환 (ASR)
핵심 기능
- Deep Learning 기반 자동 음성 인식
- 빠르고 정확한 전사
- PII 자동 제거 (Redaction)
- 다국어 자동 언어 감지
사용 사례
- 고객센터 통화 기록
- 자동 자막 / 캡션 생성
- 미디어 아카이브 검색용 메타데이터 생성
4️. Amazon Polly
텍스트 → 자연스러운 음성 변환
특징
- 딥러닝 기반 음성 합성
- “말하는 애플리케이션” 구현
대표 사용 사례
- 음성 안내
- 오디오 콘텐츠 생성
- 접근성(Accessibility) 강화
5️. Polly – Lexicon & SSML
Lexicon
- 단어 발음 커스터마이징
- 예:
AWS→ “Amazon Web Services”St3ph4ne→ “Stephane”
SSML (Speech Synthesis Markup Language)
- 음성 스타일 세밀 제어
- 기능
- 강조
- 발음 기호
- 숨소리
- 속삭임
- Newscaster 스타일
6️. Amazon Translate
자연어 번역 서비스
특징
- 자연스럽고 정확한 번역
- 대량 텍스트 처리에 적합
- 웹사이트 / 애플리케이션 다국어화
예시
Source:"Hi my name is Stéphane"
Target:"Bonjour, je m'appelle Stéphane."
7️. Amazon Lex & Amazon Connect
Amazon Lex
- Alexa와 동일한 기술
- ASR + NLU
- 챗봇 / 음성 봇 구축
Amazon Connect
- 클라우드 기반 콜센터
- 시각적 Contact Flow
- CRM / Lambda 연동
- 기존 솔루션 대비 최대 80% 비용 절감
통합 흐름
PhoneCall
└─ AmazonConnect
└─ Amazon Lex (Intent 인식)
└─ Lambda
└─ CRM/ 예약 시스템
8️. Amazon Comprehend
자연어 처리(NLP) 서비스
기능
- 언어 감지
- 핵심 구문 추출
- 엔티티 인식 (사람, 장소, 브랜드)
- 감정 분석 (긍정 / 부정)
- 토픽 분류
사용 사례
- 고객 이메일 분석
- 리뷰 감정 분석
- 문서 자동 분류
9️. Amazon Comprehend Medical
의료 텍스트 전용 NLP
특징
- 임상 문서 분석
- 의사 소견
- 검사 결과
- 퇴원 요약
- PHI 감지 (DetectPHI API)
연계 서비스
- S3 (문서 저장)
- Kinesis Data Firehose (실시간 분석)
- Amazon Transcribe (음성 → 텍스트)
10. Amazon SageMaker
ML 전체 라이프사이클 관리 서비스
제공 기능
- 데이터 준비
- 모델 빌드
- 학습 & 튜닝
- 배포
- 추론
머신러닝 흐름 예시
HistoricalData
└─ Train Model
└─ Tune
└─ Deploy
└─ Predict (NewData)
대상
- 개발자
- 데이터 사이언티스트
1️1. Amazon Kendra
ML 기반 문서 검색 엔진
특징
- 자연어 질의
- 문서 내부 답변 추출
- 다양한 포맷 지원
- PDF, Word, PPT, HTML, FAQ
- 사용자 피드백 기반 Incremental Learning
데이터 소스
- S3
- RDS
- Google Drive
- SharePoint
- OneDrive
- Custom API
예시
User: "Where is the IT support desk?"
Kendra → "1st floor"
1️2. Amazon Personalize
실시간 개인화 추천 서비스
특징
- Amazon.com 동일 기술
- 실시간 추천 / 재정렬
- 기존 앱·웹에 손쉽게 통합
- 모델 구축 없이 사용
활용 예
- 상품 추천
- 콘텐츠 추천
- 마케팅 개인화
구조
UserData(S3)
└─ Amazon Personalize
└─ Recommendation API
└─ Web / Mobile / SMS / Email
1️3. Amazon Textract
문서에서 텍스트·표·양식 자동 추출
특징
- OCR + ML
- 스캔 문서 / PDF / 이미지 지원
- 구조화된 데이터 추출
사용 사례
- 금융: 청구서, 보고서
- 헬스케어: 의료 기록
- 공공: 세금 서류, 신분증
결과 예시
{
"DocumentID":"123456789-005",
"SEX":"F",
"DOB":"23.05.1997"
}1️4. AWS Machine Learning 서비스
사전 학습된 ML API 중심
- Rekognition → 이미지/비디오 분석
- Transcribe → 음성 → 텍스트
- Polly → 텍스트 → 음성
- Translate → 언어 번역
- Lex → 챗봇 / 음성봇
- Connect → 콜센터
- Comprehend → NLP
- SageMaker → ML 플랫폼
- Kendra → 문서 검색
- Personalize → 추천 시스템
- Textract → 문서 분석