Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Artificial Intelligence

AWS Entity Resolution 정식 출시 – 앱 및 데이터 스토어 관련 레코드 매칭 워크플로 서비스

기업이 성장하면 고객, 비즈니스 또는 제품에 대한 정보가 포함된 레코드는 애플리케이션, 채널 및 데이터 스토어 전반에서 갈수록 세분화되고 사일로화되는 경향이 있습니다. 정보는 다양한 방식으로 수집되기 때문에 도로명 주소(‘5번가’ 및 ‘5가’)와 같이 서로 다르지만 의미상 동일한 데이터가 발생하는 문제도 있습니다. 따라서 관련 레코드를 서로 연결하여 통합된 보기를 만들고 더 나은 인사이트를 도출하기가 쉽지 않습니다. 예를 들어, […]

Amazon Bedrock용 에이전트 미리보기 출시 – 다양한 파운데이션 모델 작업에 대한 지원 제공

올해 4월 AWS의 데이터 및 기계 학습 (M) 부사장인 Swami Sivasubramanian은 AWS 기반 생성형 AI를 사용하여 솔루션을 구축하기 위한 새로운 도구의 일부로 Amazon Bedrock 및 Amazon Titan 모델을 발표했습니다. 현재 제한된 미리보기로 제공되는 Amazon Bedrock은 AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Stability AI 등 주요 AI 스타트업과 Amazon의 파운데이션 모델(FM)을 API를 통해 사용할 수 있게 해주는 완전관리형 […]

AWS HealthScribe 미리보기 출시 – 환자와 의사와의 대화에서 자동 임상 노트 생성

의료 소프트웨어 공급업체가 환자와 의사와의 대화를 분석하여 예비 임상 노트를 자동으로 생성하여, 임상 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 새로운 HIPAA 적격 서비스인 AWS HealthScribe를 미리보기로 출시합니다. AWS는 고객이 협업하는 방법을 재창조하고, 데이터 기반 임상 및 운영 결정을 내리고, 정밀 의료를 지원하고, 치료 비용을 줄이는 목적에 맞게 구축된 서비스를 제공함으로서 의료 및 생명 과학에 계속 투자해 […]

AWS HealthImaging 정식 출시 — 대규모 의료 영상을 위한 목적 기반 관리형 서비스

이번에 정식 출시하는 AWS HealthImaging는 의료 영상 데이터를 페타바이트 규모로 저장, 분석 및 공유하는 클라우드 네이티브 애플리케이션을 개발하는 데 도움이 되도록 특별히 제작된 목적 기반 관리형 서비스입니다. AWS HealthImaging은 DICOM P10 형식으로 데이터를 수집하며, 대기 시간이 짧은 검색을 위한 API와 특수 제작된 저장소를 제공합니다. AWS의 헬스케어 고객은 의료팀이 최고의 의료 이미징 애플리케이션을 갖기를 원하고 인프라 […]

Amazon OpenSearch Serverless용 벡터 엔진 미리 보기 출시

현재 다양한 산업의 대부분 기업들이 방대한 데이터 세트를 처리하고, 자동화된 콘텐츠를 생성하고, 사람과 같은 대화형 응답을 제공하는 능력 때문에 생성형 AI (Generative AI)를 빠르게 채택하고 있습니다. 챗봇, 질문 및 답변 시스템, 개인화된 권장 사항과 같은 고급 대화형 생성형 AI 애플리케이션을 통합하여 최종 사용자 경험과 디지털 플랫폼과의 상호 작용을 혁신하는 방법을 모색하고 있습니다. 이러한 대화형 애플리케이션을 […]

Amazon QuickSight 생성형 비지니스 인텔리전스 (Generative BI) 기능 발표

데이터는 비즈니스 성장을 가속화하는 원동력입니다. 그러나 데이터 분석에 대한 상당한 투자에도 불구하고 기업들은 데이터 기반 통찰력을 사용하여 비즈니스 의사 결정을 내리지 못합니다. 왜 그럴까요? 기존의 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구를 사용하면 인사이트를 발견하기 위해 시간이 많이 걸리는 프로세스와 전문 교육에 투자해야 합니다. 통찰력이 있는 경우, 비즈니스 사용자는 BI 시스템에서 데이터를 추출하고 다른 도구로 가져와 다른 사람들이 정보에 […]

Amazon SageMaker JumpStart, Meta의 Llama 2 파운데이션 모델 지원

Amazon SageMaker JumpStart를 통해 AWS 고객이 Meta에서 개발한 Llama 2  파운데이션 모델(Foundation Model)을 사용할 수 있게 되었습니다. 대규모 언어 모델(LLM)의 Llama 2 제품군은 70억에서 700억 매개변수를 가진 사전 훈련 및 미세 조정된 생성 텍스트 모델 모음입니다. Llama-2-chat이라고 하는 미세 조정된 LLM은 대화형 활용 사례에 최적화되어 있습니다. 이러한 모델을 쉽게 시험해보고 기계 학습(ML)을 빠르게 시작할 수 […]

AI 코딩 동반자 Amazon CodeWhisperer 활용하는 4가지 방법

Amazon CodeWhisperer가 대중에게 공개된 후 불과 몇 개월이 지났지만, 벌써 많은 고객이 Amazon CodeWhisperer를 이용해 소프트웨어 개발 방법을 단순화하고 능률을 높이고 있습니다. CodeWhisperer는 기본 모델을 통해 작동하는 생성형 AI를 사용하여 코드의 의미와 맥락을 이해하고, 관련성 있고 유용한 제안을 제공합니다. CodeWhisperer를 사용하면 애플리케이션을 더 빠르고 안전하게 만들 수 있으며, 간단한 제안에서 복잡한 문제를 더 단순한 작업으로 분해할 […]

대규모 언어 모델 기반 생성형 AI 시작하기 — DeepLearning.AI 및 AWS의 새로운 실습 교육 과정

생성형 AI (Generative AI)가 전 세계를 강타했습니다. 이제 모든 고객 경험과 애플리케이션을 생성형 AI로 재창조할 수 있는 잠재력과 함께 AI가 널리 채택될 차세대 흐름을 목격하기 시작했습니다. 생성형 AI를 사용하면 대화, 스토리, 이미지, 동영상, 음악 등 새로운 콘텐츠와 아이디어를 생성할 수 있습니다. 생성형 AI는 일반적으로 파운데이션 모델(FM)이라고 하는 방대한 양의 데이터에 대해 사전 학습된 대규모 기계 […]

Amazon SageMaker Pipelines로 멀티 테넌트 MLaaS 빌드 환경 구현

이 글은 AWS 파트너 블로그의 Implementing a Multi-Tenant MLaaS Build Environment with Amazon SageMaker Pipelines를 기반으로 서호성, 윤종화 AWS 파트너 솔루션즈 아키텍트가 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 점점 더 많은 기업이 자체 독점 데이터뿐만 아니라 외부 및 타사 데이터를 사용하여 기계 학습(ML) 모델을 구축하고 있습니다. 학습된 모델은 새로운 수익원으로 외부 고객에게 제공될 수 있습니다. Amazon Web […]