인적 자원 혁신을 이끄는 AI 자동화 – Amazon Bedrock 기반 msg.ProfileMap 활용 사례 최근 HR 부서는 데이터 기반 전략 기획의 중심축으로 주목받고 있습니다. 하지만 다양한…
아마존 SageMaker HyperPod Task Governance를 활용한 토폴로지 인지형 워크로드 스케줄링 가이드 최근 생성형 인공지능(Generative AI)의 트레이닝 효율성과 지연 시간(latency)을 최적화하는 것이 점점 더 중요한 과제로…
아마존 Bedrock Custom Model Import의 로그 확률 기능으로 모델의 신뢰도를 정밀하게 분석하기 서론 AI 응용 분야에서 예측의 신뢰도를 파악하는 것은 매우 중요합니다. 특히 고도화된 커스텀…
개발자를 위한 자동화된 RAG 파이프라인 구축 가이드: Amazon SageMaker AI 활용법 소개 기업 환경에서 생성형 AI(Generative AI)를 도입하기 위해서는 단순한 프롬프트 조정 이상의 기술이 필요합니다.…
클로드 3.5에서 클로드 4로, 안전하고 효율적인 모델 마이그레이션 가이드 AI 활용이 고도화되면서 최신 모델로의 전환은 단순한 기술 업데이트가 아니라, 서비스 품질 향상과 운영 안정성을 위한…
영상 이해도를 극대화하는 Amazon Bedrock Data Automation과 Open-Set Object Detection 활용 가이드 영상 또는 이미지 분석에 있어 가장 큰 과제 중 하나는 훈련 데이터에 존재하지…
아마존 SageMaker Ground Truth에 프라이빗 워크포스를 CDK로 자동 구성하는 방법 최근 기업들은 점차적으로 머신러닝(ML) 데이터 라벨링 파이프라인을 미세 조정하고 있습니다. 특히 보안과 개인정보 보호를 강조하는…
스켈로(Skello), Amazon Bedrock 기반 AI 비서 도입 사례로 보는 멀티 테넌트 환경 AI 활용 가이드 소개 디지털 전환이 가속화되면서, 기업들은 자체 데이터를 더 효율적으로 활용하기…
AWS에서 TII의 Falcon-H1 모델을 Amazon Bedrock Marketplace와 SageMaker JumpStart에서 사용할 수 있게 된 것은 인공지능(AI) 활용과 배포 방식에 큰 진전을 의미합니다. 이번 글에서는 Falcon-H1 모델의…
AI 에이전트를 신뢰성 있게 구축하는 방법 – Amazon Bedrock AgentCore Observability AI 기술의 발전과 함께 기업들은 고객 서비스, 업무 자동화, 의사결정 등 다양한 영역에서 AI…