Amazon Quick Sight를 활용한 AI 기반 대시보드 구축 가이드 들어가며디지털 시대의 정보 과다 속에서, 데이터는 이제 기업의 주요한 자산으로 자리 잡았습니다. 이를 효과적으로 활용하기 위해,…
AWS SageMaker Canvas를 활용한 데이터 준비 및 모델 구축 가이드 인공지능 기술의 발전은 점점 더 많은 비즈니스 현장에서 데이터 분석 및 예측 모델링의 중요성을 강조하고…
소개 AWS의 혁신적인 무코드 머신러닝(ML) 워크플로우를 통해 Snowflake와 Amazon SageMaker Canvas 및 Amazon Quick를 활용한 데이터 통합과 예측 분석을 구현하는 방법을 알아봅니다. 이번 문서에서는 데이터…
AWS 벡터 솔루션을 통한 AI 혁신적 활용 방법 오늘날 AI는 기업 운영에 커다란 변화를 가져오고 있으며, AWS는 이와 관련한 다양한 솔루션을 통해 데이터를 효과적으로 활용할…
AWS 베드록 AgentCore를 활용한 대규모 클라우드 마이그레이션 스케일링 소개 클라우드 마이그레이션은 대규모 애플리케이션 포트폴리오를 가진 기업들에게 필수적인 과제입니다. 전통적인 방법으로는 시간이 오래 걸리고, 각 단계에서…
AWS의 프레임워크 독립 확장: 기업 환경에서의 에이전틱 AI 활용 기업의 규모가 커짐에 따라 에이전틱 AI를 효과적으로 확장하면서도 벤더에 얽매이지 않는 유연성을 확보하기 위한 건축 패턴이…
AWS 에이전트코어에서 도그우드(Dogwood) 정책 활용하기 도입 AI 에이전트는 복잡한 워크플로우를 자동화할 수 있지만, 적절한 통제가 이루어지지 않으면 조직의 정책이나 규제 제약에 어긋날 수 있습니다. 이에…
Amazon Bedrock: 헬스케어 API 보안을 위한 스마트 솔루션 현대의 의료 시스템은 환자 데이터의 개방성을 유지함과 동시에 엄격한 데이터 보호 요건을 충족해야 하는 과제를 안고 있습니다.…
AWS AgentCore의 비동기 호출 패턴 활용 및 최적화 들어가며 아마존 베드락 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore)의 비동기 호출 패턴은 서버리스 파이프라인에서 AI 에이전트를 활용하고, 대기 시간 동안의…
대출 문서 처리 자동화: AWS IDP 가속기와 퀵 오토메이트 활용 가이드 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전과 함께 클라우드 기반 솔루션이 기업의 문서 처리 방식에 혁신을 가져오고…