AWS Machine Learning 컴피턴시 파트너

비즈니스에 유용한 기계 학습을 위한 신뢰할 수 있는 환경

AWS Machine Learning 컴피턴시 파트너는 AWS 클라우드에서 기계 학습(ML) 솔루션을 제공하는 데 전문성을 입증한 파트너입니다. 데이터 과학 워크플로 지원, 기계 지능을 통한 애플리케이션 개선 등 기업용 지능형 솔루션 제작을 위한 폭넓은 서비스와 기술을 제공합니다.

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AWS Machine Learning 컴피턴시 카테고리

데이터 서비스

수집, 통합, 중복 레코드 제거, 누락 값 대체, 값 조정/정규화, 상관 관계에 있는 기능 제거, 특성 엔지니어링 등을 포함하는 데이터 처리.

플랫폼 솔루션

코드가 없거나 하위 코드로 구성된 기계 학습용 플랫폼으로, 대부분 전체 모델 개발을 지원하는 시각적 인터페이스가 포함됩니다.

SaaS 및 API 솔루션

상위 코드 솔루션, RESTful API, GraphQL 및 알고리즘을 통해 훈련된 모형 및 모형 훈련에 사용된 구성 요소에 액세스할 수 있습니다.

서비스

AWS 기계 학습 컴피턴시 파트너는 데이터 엔지니어링, 데이터 과학, 기계 학습과 딥 러닝, 대규모 추론을 위한 프로덕션 배포 등, 조직이 AI에서 가장 까다로운 문제를 해결하도록 도와줄 수 있는 전문성이 있음을 입증했습니다.

응용 AI

고객 비즈니스 결과에 긍정적인 영향을 주고 AWS 서비스(특히 AWS AI 서비스)에 부가가치를 더해 특정 고객 요구 사항을 해결하는 기계 학습 애플리케이션을 개발, 배포 및 유지관리하는 것입니다.

기계 학습 운영
데이터 레이크 생성, 데이터 서비스 전반에서 자동화된 데이터 사전 처리, 클라우드에서의 배포, 모형 재배포를 위한 기계 학습 관련 규칙 및 프로세스 등, 전체 데이터 수명 주기 동안 기계 학습 모형을 위한 지속적 통합 및 지속적 배포 솔루션입니다.

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  • AWS 파트너

    1Strategy 기계 학습 서비스

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    1Strategy는 ML(Machine Learning) 모델 배포를 통해 실행 가능한 비즈니스 통찰력을 제공하고 모델의 효과를 검증하며 테스트 및 프로덕션으로의 재배포를 자동화합니다.

  • AWS 파트너

    AllCloud

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    AllCloud는 Amazon SageMaker에 대한 방대한 경험을 바탕으로 정교한 기계 학습 모델의 개발, 훈련 및 배포를 지원하여 비즈니스 당면 과제를 해결하고 기회를 드러내며 운영을 개선할 수 있도록 합니다.

  • AWS 파트너

    AllCloud

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    AllCloud는 AWS 전문성과 모범 사례를 완벽하게 갖춘 뛰어난 AWS 프리미어 파트너입니다. AllCloud에서 기계 학습 솔루션을 구축하면 비즈니스 아이디어를 가시적인 형태로 구현해 조직에 상당한 가치를 더할 수 있습니다.

  • AWS 파트너

    Bespin Global

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    Bespin Global은 기업이 기계 학습에 대한 이해도에 관계없이 기존 서비스에 기계 학습을 효과적으로 적용하도록 도와줍니다.
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    BRLink

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    BRLink는 비즈니스에 큰 이익을 가져다줄 수 있는 프로젝트를 평가하고 점수를 매기는 방법론을 개발했습니다.
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    Cloudreach

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    Cloudreach는 고객이 방대한 데이터 세트, 정형/비정형 데이터, 실시간 응답과 관련된 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다. 또한 Cloudreach는 고급 분석 기능을 제공하는, 확장성이 뛰어나고 실용적이며 안전한 데이터 플랫폼을 효율적으로 구축합니다.

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추가 리소스

AWS Machine Learning 컴피턴시 파트너 솔루션과 리소스에 대해 자세히 알아보세요.

  • 일반 리소스
  • 기계 학습 투자 극대화

    AWS Machine Learning 컴피턴시 파트너 관련 eBook, 웨비나, 고객 성공 사례 등을 확인하세요.

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    기계 학습 기초

    온디맨드 웨비나를 보고 이 기술이 디지털 트랜스포메이션에 핵심인 이유를 알아보세요.

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    • Financial Services

      Paynela Improves Data Accessibility Using generative AI With the Help of Mission

      United States

      Paynela, a Puerto Rico-based healthcare financing innovator, revolutionized patient financial assistance through cutting-edge solutions powered by AWS Partner Mission. Dedicated to making healthcare more accessible, Paynela helps patients manage their out-of-pocket medical expenses with dignity and ease. By leveraging Amazon Web Services (AWS) and Mission's expertise, Paynela harnessed the power of generative AI to analyze complex healthcare data, resulting in deeper insights and expanded patient support capabilities.

      2025
    • Software & Internet

      NeuralSpace Accelerates AI Model Training Speed by 96% in Migration to AWS with Rebura

      United Kingdom

      NeuralSpace, a London-based AI startup, had the same problem that many startups have: not enough time, not enough money, and too much to do. It needed to develop and train the AI models that powered its language AI applications—automatic translation of text and speech, automated subtitling, and automated AI dubbing of content—but these processes were taking too long. With 20–30 TB of data being used to train each model, it could take 3–6 months to train just one. And the company needed to train multiple models to develop its products. NeuralSpace knew that it needed to find a way to speed up model training that would fit within its limited budget. With the help of AWS Partner Rebura, NeuralSpace migrated to Amazon Web Services (AWS) to enable faster modeling and a crucial pivot in focus.

      2024
    • Manufacturing

      Usiminas, with Enkel’s Support, Reduces R$ 9 Million in Transportation Costs by Optimizing Processes Through AWS Services

      Brazil

      Usiminas, supported by AWS Partner Enkel tackled significant challenges in freight pricing and route optimization within the steel industry. By developing a customized automation platform based on AWS services, the Brazilian steel company streamlined logistics processes, leading to a 14% reduction in costs and significant efficiency gains. The project not only cut delivery distances by 448,000 kilometers but also resulted in a notable decrease in CO2 emissions, avoiding the release of 1,577 metric tons. This project enhances Usiminas' market competitiveness and reinforces its commitment to environmental sustainability, demonstrating the positive impact of innovative solutions in the logistics sector.

      2024
    1 37
  • eBook
  • 금융 서비스를 위한 AI 솔루션

    Appen의 인공 지능(AI) 전문가가 성공적인 기계 학습 및 AI 이니셔티브를 식별하고 구현하는 방법을 설명합니다.

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    가까운 곳에서 기계 학습 지원

    Amazon SageMaker에서 연결하여 대규모로 기계 모델을 개발, 테스트 및 배포하고 비용 효율적인 종량제 요금을 활용하는 방법에 대해 알아보세요.

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    비즈니스에 AI 통합

    복잡한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 빠르게 AI를 준비하고 프로덕션에 배치 및 포함하는 방법에 대해 알아보세요.

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    분석 인사이트를 위해 데이터 레이크 마이닝

    Databricks 및 AWS에서 Delta Lake를 사용하여 소중한 분석 인사이트를 도출하도록 데이터를 준비하고 전달하는 방법에 대해 알아보세요.

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  • 블로그
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    • 날짜
    해당 기준과 일치하는 블로그를 찾을 수 없습니다.
    • Sangman Cho, 2025.02.18
      이전 글에서는 병렬 파일시스템의 기본 개념과 특징, 그리고 대표적인 병렬 파일시스템인 Lustre에 대해 살펴보았습니다. 병렬 파일시스템은 무엇이고 왜 필요할까? 지구상에서 가장 인기있는 병렬 파일시스템, Lustre 파일시스템 알아보기 이번에는 AWS가 제공하는 완전 관리형 병렬 파일시스템 서비스인 Amazon FSx for Lustre를 알아보겠습니다. What is Amazon FSx for Lustre? 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서는 대량의 데이터를 신속하게 처리해야 하며, 이를 [...]
    • Jonghyuok Kim, 2025.02.11
      배경 및 문제 정의 현대의 IT 인프라 환경은 그 규모와 복잡성이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 클라우드 네이티브 아키텍처의 도입이나 마이크로서비스 기반 애플리케이션의 확산으로 기업의 IT 운영팀이 대응해야 할 영역은 지속적으로 확장되고 있습니다. 특히 시스템 전반에서 발생하는 다양한 종류의 로그 데이터, 메트릭 그리고 메시지들을 효과적으로 분석하고 신속하게 대응하는 것이 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. 신속한 장애 대응의 필요성 [...]
    • Byungho Lee, Hyeonsang Jeon, 2025.02.11
      이 블로그는 티머니의 반용주 매니저, 구현서 매니저, 오지훈 매니저와 함께 작성되었습니다 티머니는 ‘이동을 편하게, 세상을 이롭게’를 경영철학으로, ‘더 편한 이동과 결제를 위한 플랫폼 기업’으로 성장하고 있습니다. 티머니는 세계적으로 기술력을 인정 받고 있는 ‘티머니 교통카드 시스템’을 기반으로 대중교통 정산 및 모바일티머니 서비스를 제공하며, 뉴질랜드, 말레이시아, 몽골 등 전 세계에 교통카드 시스템을 수출하고 있습니다. 티머니는 ‘고객’과 ‘공익성’을 [...]
    • Channy Yun (윤석찬), 2025.02.04
      2025년 2월 5일 업데이트 – DeepSeek-R1 Distill Llama 및 Qwen 모델이 Amazon Bedrock Marketplace와 Amazon SageMaker JumpStart에 출시되었습니다. 지난 AWS re:Invent에서 Amazon CEO이신 Andy Jassy는 Amazon이 회사 전반에서 1,000여 개의 생성형 AI 애플리케이션을 개발한 경험을 통해 얻은 귀중한 교훈을 공유했습니다. Jassy는 이러한 방대한 AI 배포 규모를 바탕으로, 엔터프라이즈 AI 구현에 대한 Amazon 접근 방식의 근간이 [...]
    • Kwangwoo Lee, 2025.02.04
      생성형 AI 기술의 발전과 함께, AI 모델의 입출력을 안전하고 신뢰할 수 있게 만드는 것이 중요한 과제로 대두되고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 생성하는 콘텐츠를 제어하고 보호하는 메커니즘의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 이러한 배경에서 Amazon Bedrock에서는 Amazon Bedrock Guardrails라는 강력한 도구를 제공하여 LLM 애플리케이션의 안전성 및 신뢰성을 높이고 있습니다. Amazon Bedrock Guardrails는 기업들이 [...]

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