컴퓨팅 성능의 발전과 스토리지 가격 하락, 클라우드 컴퓨팅의 보급에 힘입어 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)이 주류로 진입했습니다. 규모를 불문하고 금융, 소매, 패션, 부동산, 의료 등 다양한 산업은 인공 지능과 기계 학습을 활용하여 광범위한 비즈니스 이점을 제공할 수 있습니다. 본 e북에서는 혁신을 가속화할 수 있도록 단계별 구축 과정에 대해 자세히 안내합니다.

이제 조직은 클라우드를 통해 원하는 만큼 탄력적으로 데이터를 저장하고 고성능 컴퓨팅을 사용할 수 있게 되었으며, 따라서 기계 학습의 가치를 훨씬 빠르게 실현할 수 있습니다. 하지만 기업의 고유한 상황에 맞게 선택하는 것에는 많은 어려움이 있을 수 있습니다. 본 e북은 Amazon AI의 기계 학습 서비스 부사장인 Bratin Saha 박사와의 질의응답을 통해 올바른 선택을 할 수 있는 지침과 모범 사례들을 안내합니다.

IDC가 발행한 본 e북에서는 AWS가 가격 대비 성능에 최적화된 기계 학습(ML)/ 딥러닝(DL) 학습과 추론 요구 사항을 위한 광범위한 인프라 선택 기능의 제공을 통해 고객이 AI/ML 혁신을 가속화할 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 딥러닝 학습을 위해 처음부터 구축된 Amazon EC2 DL1 인스턴스에 대한 개요 및 사용 사례를 기반으로 하여 올바른 기계 학습 인프라와 서비스를 선택하기 위한 권장사항을 알아볼 수 있습니다.

AWS가 2021년 IDC MarketScape 아시아 태평양 지역(일본 제외)의 Vision AI 소프트웨어 플랫폼 공급업체 평사에서 리더로 선정되었습니다. 본 IDC의 리포트를 통해 AWS가 왜 리더로 선정되었는지와 핵심 기능 및 강점을 알아보세요.

개인화를 통해 조직은 데이터를 사용하여 더 정교하고 개별적으로 맞춤화된 고객 경험을 만들어 브랜드 충성도를 개선하고 매출을 늘리며 효율성을 높일 수 있습니다. 본 e북에서는 기계 학습(ML)이 어떻게 개인화의 잠재력을 최대한 실현하는 데 도움이 될 수 있는지와 AWS ML서비스를 활용해 개인화된 경험을 만들 수 있는 방법에 대해 안내합니다.

커뮤니케이션 채널에 관계없이 우수한 고객 서비스 경험은 비즈니스 지표에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 효율성 향상부터 인사이트 개선에 이르기까지 고객 센터는 소비자 충성도와 구매 확보의 핵심입니다. 본 e북에서는 최근 서울에 리전을 런칭한 100% 기계 학습 기반의 컨택트 센터 솔루션인 Amazon Connect가 어떻게 고객 경험을 개선시킬 수 있는지와 활용 사례에 대해 소개합니다.

오늘날 많은 조직은 비즈니스 프로세스에 중요한 엄청난 양의 문서를 가지고 있습니다. 이러한 문서에서 데이터를 추출, 처리 및 분석하는 일은 일반적으로 시간과 비용이 많이 들고 느리며 확장하기 어려운 낡은 방식의 수동 시스템 및 작업을 통해 수행됩니다. 본 e북에서는 AWS의 기계 학습(ML)서비스가 어떻게 문서의 중요한 인사이트를 대규모로 도출하여 지능형으로 문서 처리를 지원하여, 신속한 비즈니스 성과를 지원하는지 안내합니다.

조직의 생산성은 기술 자료와 인사이트에 비례합니다. 오늘날 기업은 정형 데이터 집합을 검색할 수 있는 도구와 기술은 잘 갖추고 있지만 비정형 데이터는 여전히 과제로 남아 있습니다. 지능형 검색은 기계 학습(ML)을 기반으로 재창조된 엔터프라이즈 검색 서비스로서, 조직 전체에 분산되어 있는 비정형 데이터로부터 매우 정확한 정보를 찾아낼 수 있습니다. 본 e북을 통해 어떻게 지능형 검색이 조직 내에 숨겨진 인사이트를 추출할 수 있는지와 그에 따른 이점을 자세히 알아보세요.

온라인 사기는 거의 모든 형태와 규모의 비즈니스에서 나타나는 문제입니다. PwC(PricewaterhouseCoopers) 설문 조사에 따르면 설문에 응답한 5,000개 기업 중 47%가 지난 24개월 동안 사기를 경험했으며 총 사기 손실은 USD 420억에 달한다고 언급합니다. 이러한 온라인 사기 방지를 위해 기계 학습(ML)이 어떠한 역할을 하는지와 이를 위한 적합한 단계 및 사용 사례에 대해 소개합니다.