학습 경로

AI 애플리케이션 개발자

애플리케이션 개발자는 기계 학습을 어떻게 사용할 수 있습니까?

애플리케이션 개발자는 AI의 기능을 활용하여 콜 센터 인텔리전스, 문서 분석, 개인화 및 사기 탐지와 같은 일반적인 사용 사례를 위한 지능적인 애플리케이션을 기계 학습 전문 지식 없이 클릭 몇 번으로 만들 수 있습니다. 대규모 소매업체의 웹 개발자는 Amazon Personalize를 기존 워크플로에 추가하여 고객에게 개인적인 추천을 제공할 수 있습니다. Chatbot을 사용하여 보다 자연스러운 고객 상호 작용을 제공하려는 애플리케이션 개발자는 Amazon Lex를 활용할 수 있으며 능숙한 기계 학습 실무자는 미리 훈련된 AI 서비스로 애플리케이션을 손쉽게 보강할 수 있습니다.

학습 내용은 무엇입니까?

실시간 텍스트 분석
3개의 고객 후기에서 기본 제공 텍스트 분석을 실행하여 감정, 엔터티, 핵심 문구, 언어 및 구문을 추출합니다.
의사 결정에 데이터 사용
감정 분석을 통해 의사 결정에 도움이 되는 인사이트를 찾습니다.
애플리케이션에 인텔리전스 추가
AI 서비스를 통해 비즈니스 사용 사례를 해결하는 추가 가능을 애플리케이션에 추가합니다.

시작해 보십시오!

다양한 산업에 종사하는 다수의 회사가 데이터를 정렬하고 분석하여 고객에게 가치를 제공할 방법을 모색합니다. 이 자습서에서는 Amazon Comprehend를 사용하여 10분 안에 텍스트의 감정을 분석함으로써 구조화되지 않은 데이터의 인사이트 및 관계를 밝히는 방법을 배웁니다.
기계 학습 Power Hour
AWS에서 AI 서비스를 통해 앱을 구축하는 방법에 대한 데모를 보여주는 AWS Power Hour: 기계 학습 Twitch를 확인해보십시오.
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기계 학습 Deep Dive
AWS Machine Learning 서비스의 지식을 강화하십시오.
Deep Dive 살펴보기 >>
Amazon Machine Learning 실습 자습서
더 많은 기계 학습 자습서를 살펴보고 Kendra 및 Rekognition과 같은 다른 AI 서비스를 애플리케이션에 통합하는 방법을 배워보십시오.
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