AWS Innovate AI/ML Edition
AWS 기반 기계 학습을 통해 혁신을 가속화하고 비즈니스의 새로운 성공 가능성을 열어보세요.
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기계 학습 기술을 100% 활용하여 적합한 전략 및 프로젝트를 구축할 수 있는 방법을 확인해보세요.

  • AI/ML 여정 시작하기
  • ML 인프라 알아보기
  • AI 사용 사례 알아보기
  • AI/ML 여정 시작하기
  • 기계 학습 여정

    올바른 전략을 기반으로 배포된 기계 학습(ML)은 신제품을 만들고 기존 제품을 개선하며 의사 결정의 속도와 질을 높임으로써 민첩성을 개선하고 프로세스를 간소화하며 매출을 증진할 수 있습니다. 본 e북에서는 기계 학습 기술을 최대한 활용하기 위한 방법과 시작 방법에 대하여 안내합니다.


    7가지 주요 기계 학습 사용 사례

    기계 학습(ML)이 비즈니스 혁신의 필수 요소인 것은 분명하지만, 아직은 많은 기업이 최대 효과를 거두기 위해서 어디에 기계학습을 적용해야 할지 파악하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 본 e북에서는 적절한 기계 학습 사용 사례를 선택하기 위한 고려 사항들과 주요 사용 사례에 대해 자세히 알아봅니다.


    기계 학습으로 혁신적인 비즈니스 성과 달성

    AWS는 고객이 기계 학습(ML)을 성공적으로 활용하여 다음과 같은 3가지의 중요한 비즈니스 목표에서 혁신을 추진할 수 있도록 지원합니다.

    • 고객 경험 개선
    • 비즈니스 운영 최적화
    • 혁신 가속화

    본 e북에서는 이러한 3가지 목표에서 혁신적인 성과를 달성한 AWS의 실제 고객 사례를 소개하며, AWS가 다양한 조직을 위해 어떻게 강력한 기계 학습 기능을 지원하는지에 대해 소개합니다.

    보안을 통해 기계 학습 혁신 가속화하기

    성공적인 기계 학습(ML) 모델을 구축하려면 대부분 비즈니스와 관련된 고유한 데이터 세트가 필요합니다. 이러한 데이터 세트는 매우 귀중한 자산이며 데이터 준비, 훈련, 검증, 추론 등 기계 학습 프로세스의 모든 단계에 걸쳐 보호되어야 합니다. 이에 대한 보안을 AWS가 어떻게 지원하고 어떠한 클라우드 보안 기능이 있는지에 대해 본 e북을 통해 자세히 알아볼 수 있습니다.


    데이터 분석 및 기계 학습을 위한 전략적 플레이북

    기가바이트의 비즈니스 데이터를 저장하던 조직들은 이제 페타바이트, 나아가 엑사바이트 단위의 정보를 활용하고 처리해야 합니다. 이렇게 엄청난 양의 데이터를 활용하려면 서로 다른 정보 사일로를 통합하는 현대적 클라우드 기반 데이터 인프라가 필요합니다. 이 플레이북은 기업이 데이터 현대화 여정의 어떤 단계에 있든지, 기업 전반의 데이터, 분석, 기계 학습을 효과적으로 확장하고 비즈니스를 성장시키는 데 도움이 되는 전략과 구축 단계에 대해 안내합니다.


    인공지능과 기계 학습의 중요성

    인공지능(AI)은 더이상 IT 관련 부서 및 CIO만의 과제가 아니며, 앞으로 CEO 및 CFO를 비롯한 최고 경영진 수준에서 비즈니스 방식에 큰 영향을 미칠 것은 분명한 사실입니다. 본 e북에서는 기업의 혁신을 위해 최고 경영진이 필수로 갖춰야 할 AI 리더십을 재정의하고, 인텔리전트 기업이 되기 위한 기본 전략과 고려 사항, 비즈니스 모델 및 인재를 활용하기 위한 방법을 안내합니다.

  • ML 인프라 알아보기
  • 올바른 클라우드 서비스 및 인프라 선택을 통한 기계 학습 혁신 가속화

    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.


    대규모 기계 학습 개발 현대화 전략

    기계 학습(ML)은 많은 조직에서 실질적인 혁신을 추진하기 위한 핵심 기술 요소가 되었고 빠르게 확장되고 있지만, 아직 기계 학습 활용에 있어서는 여러 어려움이 존재합니다. 본 e북에서는 AWS가 비즈니스 전반에 걸쳐 기계 학습 프로세스의 현대화를 지원하는 방법에 대해 안내하고, 당면할 수 있는 어려운 과제들을 어떻게 해결할 수 있는지에 대해 알려드립니다.


    Q&A: 기계 학습에 적합한 컴퓨팅 인프라 선택

    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.


    고성능의 사용이 간편하고 비용 효율적인 머신 러닝 인프라를 통한 혁신의 가속화 (IDC 리포트)

    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.

  • AI 사용 사례 알아보기
  • IDC MarketScape: 아시아 태평양 지역 Vision AI 소프트웨어 플랫폼 2021 공급업체 평가서

    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 통한 비즈니스 성장 추진

    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.


    고객 센터 서비스 개선 및 비용 절감 가이드

    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.


    문서 데이터 자유롭게 활용하기

    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.


    지능형 검색이 필요한 7가지 이유

    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 사기 대처에 기계 학습이 필요한 이유

    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.

주요 고객 사례

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AWS의 인공지능 및 기계 학습 서비스를 이용해 비즈니스를 혁신한 국내 주요 성공 사례를 자세히 알아보세요.

현대백화점

현대백화점이 최근 여의도에 오픈한 더현대 서울의 언커먼스토어는 AWS의 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기술이 적용하여 운영하고 있습니다. 실제 언커먼스토어의 모습을 영상으로 확인해 보세요.

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우아한 형제들

우아한 형제들은 Amazon Personalize를 통해 AI/ML 전문가 없이 사용자에게 맞는 추천 서비스를 빠르게 개발하고, 더 나은 품질의 추천을 사용자에게 제공할 수 있었습니다.

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현대자동차

현대자동차는 Amazon SageMaker를 사용하여 5배 더 많은 자율 주행 인스턴스로 10배 더 빠른 모델 훈련 속도를 달성했습니다.

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SK 텔레콤

SK 텔레콤은 계정, 계약, 과금 및 제품 관리를 위한 서비스인 CMP를 위해 AWS 기반의 기계 학습 솔루션을 도입하여 운영하고 있습니다. 영상으로 자세히 확인해 보세요.

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삼성전자

삼성전자의 대표적인 스마트 기기인 Galaxy는 AWS 기반에서 여러 앱을 실행합니다. 특히 게임런처 서비스팀은 콘텐츠 추천을 위해 AWS 솔루션인 Amazon Comprehend를 활용하고 있습니다.

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AWS 기반 인공지능 및 기계 학습 서비스 자세히 알아보기

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80%

기계 학습에 AWS를 사용하는 100,000 개 이상의 고객사

IDC MarketScape 선정 리더 AWS:
비전 인공지능 소프트웨어
플랫폼 부문 2021 벤더 평가

150%

Amazon SageMaker를 사용해 팀 생산성 10배 향상

80%

Amazon SageMaker를 사용해 데이터 라벨링 비용 40% 절감

68%

클라우드에 있는 모든 딥 러닝 프로젝트의 89%가 AWS에서 실행

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