기계 학습의 실질적인 혜택을 알아보세요. 이 eBook에서는 비즈니스에서 기계 학습을 성공적으로 적용해 빠르고 효율적이고 측정할 수 있는 성과를 거둔 앞서가는 사용 사례 7가지를 소개합니다.

7가지 주요 기계 학습 사용 사례 eBook을 읽고 기계 학습에 적절한 애플리케이션을 파악할 때 필요한 요구 사항과 사용 사례를 자세히 알아보세요.

• 실제 비즈니스 문제 해결
• 미사용 데이터 소스 활용
• 수 개월 안으로 완료 가능한 기계 학습

기업은 AI를 활용하여 조직에서 상당한 가치를 창출할 수 있습니다.

AI 성공을 견인하는 검증된 여정을 따르세요. 생성형 AI로 성공하는 6단계 eBook은 AI 여정의 지침이 되며, 여정의 모든 단계에서 탁월한 성과를 실현하는 데 도움이 됩니다.

• 생성형 AI로 성공하는 6단계
• AI 투자를 경쟁 우위로 전환하는 방법
• AI를 성공적으로 구현한 업계 리더의 모범 사례
• AWS AI 전문가의 인사이트

전 세계 다양한 산업에서 생산성을 높이고, 고객 경험을 개선하고, 새로운 제품과 서비스를 개발하고, 개인화를 강화하고, 새로운 효율성을 실현하기 위해 생성형 AI를 활용하고 있습니다.

생성형 AI의 가치 극대화 eBook을 통해 AWS에서 혁신적인 생성형 AI 기술을 최대한 활용하는 방법을 알아보세요. 

• 생성형 AI를 위한 가장 경제적인 클라우드 인프라
  
• 각 사용 사례에 적합한 인공 지능 서비스 및 솔루션 호스팅
• 오랫동안 신뢰를 받은 AI 전문성

AWS는 가장 방대하고 완벽한 AI 서비스 구성을 제공함으로써 고객의 AI 여정의 모든 단계에서 고객 요구 사항을 충족하고 구체적인 목표를 성취하도록 도울 수 있습니다.

인공 지능으로 혁신적인 비즈니스 성과 달성 eBook을 통해 수많은 기업이 다음 성과를 위해 AWS AI를 사용하는 이유를 알아보세요.

• 고객 경험 개선
  
• 비즈니스 운영 최적화
• 혁신 가속화
  

생성형 인공 지능이 점차 인기를 얻고 있지만 보안 전문가들은 주의를 기울여야 한다고 조언합니다. 데이터 프라이버시, 모델 편향, 유해 콘텐츠 생성(예: 딥페이크) 및 악의적인 입력이 모델에 미치는 영향을 보면 생성형 AI 도입에 주의를 기울여야 하는 이유를 알 수 있습니다.

안전하고 규정을 준수하는 생성형 AI 도입 여정에서 해결해야 할 4가지 주요 질문을 살펴보고 생성형 AI 워크로드에 대한 보호 조치를 구상하고 구현하는 방법을 알아보세요.

• 보호 대상이 무엇인가요?
• 규정 준수 환경을 유지하려면 어떻게 해야 할까요?
• 모델이 의도한 대로 작동하도록 하려면 어떻게 해야 할까요?
• 무엇부터 시작해야 할까요?
  

기계 학습(ML)은 기업에서 실질적인 혁신을 주도하는 핵심적인 기술적 요소가 되었지만, 여전히 수많은 기업이 반복 가능하고 책임 있는 형태로 ML 모델을 프로덕션에 투입하는 데 고전하고 있습니다. 대규모 기계 학습 eBook을 통해 다음을 실현하는 방법을 알아보세요.

• 목적에 맞게 설계된 통합 ML 도구로 비용 효율성 향상
  
• ML 성공에 영감을 주는 AWS 고객 성공 사례 활용
• MLOps 실습을 활용하여 모델을 아이디어 단계에서 프로덕션으로 전환
• 책임 있는 ML 사용 촉진