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  • The Machine Learning Journey

    기계 학습 여정

    기업은 기계 학습 및 AI를 활용하여 기업 전체의 중요한 가치를 실현할 수 있습니다. 검증된 방법을 통해 기계 학습에서 성공을 거두세요. 기계 학습 여정 e-book에서 다음 내용을 확인해 보세요.

    • 전체 기계 학습 여정 6단계
    • 투자를 통해 비즈니스에서 차별화된 솔루션을 구축하는 방법
    • 기계 학습을 성공적으로 구현한 업계 리더의 흥미로운 사례
    • AWS 기계 학습 전문가의 인사이트

    7 leading machine learning use cases

    7가지 주요 기계 학습 사용 사례

    주목받는 기술을 넘어서 실질적인 이점을 제공하고 있는 기계 학습에 대해 알아보세요. 이 e-book에서는 비즈니스에 기계 학습을 성공적으로 적용해 빠르고 효율적으로 주목할 만한 성과를 거둔 7개의 주요 사용 사례를 다룹니다.

    이러한 사용 사례를 e-book에서 자세히 살펴보고 기계 학습을 적절하게 적용하기 위해 어떤 조건이 필요한지도 알아보세요. 예를 들면 다음과 같습니다.

    • 실제 비즈니스 문제 해결
    • 활용되지 않는 데이터 소스 활용
    • 몇 개월 안에 완료 가능

    Machine learning enterprise guide

    기업을 위한 기계 학습 가이드

    기업에 따라 기계 학습 도입의 필요성은 알고 있지만, 해당 기업이나 업종이 지닌 고유의 문제에 직면하고 있는 경우가 있습니다. 기계 학습을 성공적으로 도입하려면 구현 규모 및 관련 비즈니스 목표를 이해하는 경영진의 통찰이 필요합니다. 또한 신속한 구현을 방해하는 일반적인 장애물을 전략적으로 피할 수 있어야 합니다.

    Amazon Web Services (AWS)의 기업을 위한 기계 학습 가이드는 다음과 같은 목적으로 작성되었습니다.

    • 경영진이 관리 가능한 프레임워크로 기계 학습 구현을 추진할 수 있도록 지원
    • 이 기술을 효율적으로 배포하고 효과적으로 활용할 때의 비즈니스상의 이점과 인사이트 제공
    • AWS 도구와 기술을 활용하여 실제 비즈니스 성과를 창출하는 기업의 사례 공유

    Accelerating machine learning innovation through security

    보안을 통한 기계 학습 혁신 가속화

    성공적인 기계 학습 모델을 구축하기 위해서는 기업 고유의 데이터 세트가 필요한 경우가 많습니다. 이러한 데이터 세트는 매우 귀중한 자산이며 데이터 준비, 훈련, 확인, 추론 등 기계 학습의 모든 단계에 걸쳐 보안이 확보되어야 합니다.

    완전 관리형 기계 학습 서비스인 Amazon SageMaker는 광범위한 보안 기능을 통해 다음과 같이 지원합니다.

    • 기계 학습 워크로드의 엄격한 보안 요구 사항 충족
    • 프로세스의 모든 단계에 걸쳐 데이터 세트 보호
    • 아이디어에서 프로덕션 단계까지 더 빠르고 안전하게 수행하여 높은 성공률 보장

    Accelerating machine learning innovation through security

    기계 학습으로 세상의 난제 해결

    기계 학습 기술이 발전함에 따라 이제 여러 산업 분야 및 부문에서 더 나은 세상을 위해 기계 학습을 활용하고 있습니다.

    우리의 삶을 개선하고 우리가 사는 세상을 지키기 위해 혁신 기업이 다음과 같은 분야에서 어떻게 모범 사례, 심층적 전문 기술, 그리고 AWS와 같은 강력한 솔루션을 활용하는지 알아보고, 어떻게 새로운 이니셔티브와 솔루션을 시작하는지도 확인해 보세요.

    • 의료 분야의 발전
    • 참전 용사 지원
    • 노숙자 주택 제공
    • 탄소 배출 감소
  • MIT, IDC, IDG 보고서
  • Accelerate machine learning development to build intelligent apps faster

    기계 학습 개발을 가속화하여 더욱 빠르게 지능형 애플리케이션 구축

    비즈니스에 지능형 애플리케이션을 구축함으로써 비즈니스 결과를 예측하고, 가치를 창출하며, 개발자 생산성을 높이고, 조직의 혁신을 가속화합니다. AWS와 Nvidia가 제공하는 IDC 백서에서 Amazon SageMaker 및 AWS 기반 딥 러닝이 다음과 같은 일반적인 개발 과제를 해결하는 데 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아보세요.

    • 모델 개발
    • 배포
    • 데이터 큐레이션
    • 통합
    • 관리

    현대적 클라우드 환경에서 모델 및 제품을 성공적으로 개발 및 배포하는 방법에 대해 심층적으로 이해할 수 있습니다.


    A strategic playbook for data, analytics, and machine learning

    데이터, 분석및 기계 학습을 위한 전략적 플레이북

    다른 많은 조직과 마찬가지로 귀사도 다음과 같은 중요한 비즈니스 의사 결정을 내릴 때, 데이터, 분석, 기계 학습 등을 사용해야 한다는 압박이 있을 것입니다.

    • 언제 제품 및 서비스를 확장할 것인지
    • 어떻게 새로운 수익 창출원을 도입할 것인지
    • 어떤 프로세스를 자동화할 것인지
    • 어떻게 고객 및 비즈니스 파트너와의 관계를 최적화할 것인지

    귀사 전체에 분석 및 기계 학습을 효율적으로 확장할 수 있도록 데이터 기반 전략을 구체화하는 데 도움이 되는 IDG CIO 플레이북을 다운로드하세요. 데이터를 통해 혁신을 가속화하고 비즈니스를 추진하는 데 필요한 가이드를 확인해 보세요.  


    The AI & machine learning imperative

    인공 지능과 기계 학습의 중요성

    기계 학습 덕분에 기업이 AI를 활용하여 혁신하는 방식이 변화하고 있습니다. 하지만 여전히 많은 리더는 기계 학습에 대한 시장의 큰 관심에서 의미 있는 가치를 걸러내는 것이 어렵다고 생각합니다.

    MIT Sloan Management Review Executive Guide, 인공 지능과 기계 학습의 중요성은 여정의 모든 단계에서 의사 결정권자가 AI를 채택할 때 직면하는 세 가지 주요 수준(리더십, 조직 및 인재)에 관한 전반적인 문제를 파악하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

    AWS 및 MIT SMR의 에디터가 제공하는 가이드를 다운로드하세요.


    What leaders must know about data for machine learning

    기계 학습 데이터에 대해 리더가 알아야 할 필수 사항

    기계 학습의 성공은 연관성 높은 고품질 데이터를 확보하는 것에 달려 있습니다. 기계 학습 모델에서 저품질 데이터를 사용하면 부정확하거나 잘못된 결과가 나올 수 있습니다.

    기계 학습에 대해 리더가 알아야 할 필수 사항을 다운로드하여 품질, 무결성, 접근성 및 데이터 보안성을 꾸준히 개선할 수 있는 데이터 관리 전략 구축에 대한 인사이트를 알아 보세요.


    Transform your workforce with skills for machine learning

    기계 학습 관련 기술을 통해 획기적인 업무 방식 제시

    기계 학습이 대세가 되면서 직원의 기술 수준을 높이는 것이 매우 중요해졌습니다. 가이드를 다운로드하여 다음 방법을 확인하세요.

    • 현재 직원의 기술 수준을 높여 기술 격차 줄이기
    • 기술 격차를 줄일 수 있는 프레임워크 개발하기
    • 교육 프로그램 실시 및 유지

AWS의 기계 학습에 대해 자세히 알아보십시오.

10,000

수많은 고객의 선택을 받은 AWS의 기계 학습

Gartner의 클라우드 AI 개발자 서비스 매직 쿼드런트 부문에서 리더로 선정된 AWS

250+

새로운 기능

10배

팀 생산성
증가

89%

AWS 클라우드에서 실행되는
딥 러닝 프로젝트 비율

주요 고객 사례

다음 기업들이 인공 지능과 기계 학습을 활용하여 어떻게 비즈니스 성과를 가속화하는지 알아보세요.

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