AWS IoT Greengrass를 사용하면 클라우드에서 생성, 훈련 및 최적화된 모델을 통해 디바이스의 로컬에서 기계 학습 추론을 쉽게 실행할 수 있습니다. AWS IoT Greengrass는 Amazon SageMaker에서 훈련된 기계 학습 모델을 사용하거나 Amazon S3에 저장된 사전 학습된 모델을 가져오는 등 유연성이 뛰어납니다.
기계 학습에서는 기존 데이터로부터 학습할 수 있는 통계 알고리즘을 사용하여(훈련이라고 하는 프로세스) 새로운 데이터에 대한 의사 결정을 내립니다(추론이라고 하는 프로세스). 트레이닝 과정에서 모델 개발을 위한 데이터 패턴 및 관계가 발견됩니다. 이 모델을 사용하면 시스템에서 지금까지 다룬 적 없는 데이터에 대해 지능형 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 모델을 최적화하면 모델 크기가 압축되어 실행 속도가 빨라집니다. 기계 학습 모델의 트레이닝 및 최적화는 대량의 컴퓨팅 리소스가 필요하므로 당연히 클라우드에 적합합니다. 하지만 일반적으로 추론에서는 컴퓨팅 파워를 훨씬 적게 사용하고 새로운 데이터가 제공될 때 실시간으로 수행될 때가 많습니다. 따라서 IoT 애플리케이션이 로컬 이벤트에 신속하게 대응할 수 있으려면 매우 짧은 대기 시간으로 추론 결과를 확보하는 것이 중요합니다.
AWS IoT Greengrass를 통해 두 가지 측면의 장점을 모두 누릴 수 있습니다. 클라우드에서 개발과 훈련을 거쳐 최적화된 기계 학습 모델을 사용하여 디바이스의 로컬에서 추론을 실행합니다. 예를 들어 장면 탐지 분석을 위한 SageMaker에서 예측 모델을 개발하여 카메라에서 실행하도록 최적화한 후 의심스러운 활동을 예측해 알림 메시지를 전송할 목적으로 배포할 수 있습니다. AWS IoT Greengrass에서 추론을 실행하여 수집된 데이터는 다시 SageMaker로 전송되고, 여기에서 태그 지정을 통해 기계 학습 모델의 품질을 계속해서 높이는 데 사용됩니다.
이점
유연성
클릭 몇 번으로 커넥티드 디바이스에 모델 배포
추론 성능 가속화
추가 디바이스에서 추론 실행
커넥티드 디바이스에서 쉽게 추론 실행
더욱 정확한 모델 구축
작동 방식
![AWS Greengrass ML 추론 – 작동 방식 AWS Greengrass ML 추론 – 작동 방식](https://d1.awsstatic.com/r2018/b/Greengrass/AWS%20IoT%20Greengrass%20ML%20Inference.9c1ad2e0d222e6048cee8d8f609ebaba87c1fa5b.png)
사용 사례
예측 가능한 산업 유지 관리
정밀 농업
보안
소매 및 숙박
비디오 처리
주요 고객
![Yanmar Yanmar](https://d1.awsstatic.com/logos/600x400_logos/600x400_Yanmar_Logo.46e785e9c900e31d028ac7fb485157c97e73cc8c.png)
Yanmar는 AWS IoT Greengrass를 통해 채소의 주요 성장 상태를 자동으로 탐지 및 인식하여 더 많은 작물을 재배함으로써 비닐하우스 작업의 인텔리전스 수준을 늘리는 데 도움을 받고 있습니다.
![](https://d1.awsstatic.com/product-marketing/AI/customers/Case%20Studies%20Page/600x400_Electronic-Caregiver_Logo.6fb10a3b5e60232a474715c8d5d6bd9efa19f7d5.png)
Electronic Caregiver는 AWS IoT Greengrass ML 추론을 통해 고품격 간병 서비스를 제공하는 것은 물론, 기계 학습 모델을 에지 디바이스에 직접 푸시하고 환자를 더 안전하게 관리할 수 있습니다.
![](https://d1.awsstatic.com/IoT/600x400_Vantage-Power_Logo.d06aad1924f06f1d5f883ba7879de8e0e2a20825.png)
Vantage Power는 AWS IoT Greengrass를 통해 기계 학습 모델을 개별 차량으로 푸시하고 배터리 결함을 1개월 먼저 탐지합니다.
주요 파트너
![](https://d1.awsstatic.com/r2018/b/BLE/Leopard.fec0eb551c7102d1cfe71dd558fc5d648b47a670.png)
![](https://d1.awsstatic.com/IoT/Greengrass/acer.3418b5a967f450990623a4440fdcf3537aab40ea.png)
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