데이터 주석의 확장과 물리적 AI 시스템 인공지능(AI)과 자율 시스템이 산업 현장에서 활용되면서, 고품질 데이터 세트의 필요성은 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히 제조, 물류, 건설, 농업…
인공지능 모델 구현을 가속화하는 Amazon SageMaker HyperPod AWS와 Hexagon의 협업으로 Hexagon은 Amazon SageMaker HyperPod를 통해 AI 모델 프로덕션을 효율적으로 확장하고 있습니다. 이러한 협력은 특히 AI…
소개 정밀 의학의 시대에서, 진단 검사를 개발하는 연구자들은 주로 수천 가지의 잠재적 바이오마커를 포함하지만, 환자 샘플은 수백 개에 불과한 데이터셋을 다뤄야 하는 문제에 직면합니다. 다차원의…
AWS에서 허깅페이스 스몰에이전트를 활용한 에젠틱 AI 솔루션 구축하기 지능형 AI 시스템은 대화형 AI에서 벗어나 복잡한 추론, 도구 사용, 코드 실행이 가능한 독립적 에이전트로 진화하고 있습니다.…
AWS의 혁신적인 변화로, 2025년은 Amazon SageMaker AI의 획기적인 도약을 이룬 한 해였습니다. 특히 관측성, 모델 맞춤화, 호스팅 기능이 크게 향상되었는데, 이는 개발자들이 AI 모델을 더욱…
2025년의 Amazon SageMaker AI: 혁신과 최적화 소개최근 2025년 Amazon SageMaker AI가 제공하는 주요 인프라 개선을 살펴보면, 용량, 가격 성능, 가시성 및 사용성을 중점으로 다양한 혁신이…
Amazon Quick MCP 통합 가이드 최근 AI와 Cloud 기술의 발전이 가속화되면서, 이러한 기술을 효율적으로 활용하기 위한 다양한 솔루션이 쏟아지고 있습니다. 그 중에서도 Amazon Quick와 모델…
AWS와 Snowflake 통합을 위한 키 페어 인증 활용 가이드 소개 근래의 기업들은 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 클라우드 데이터 웨어하우스로 연결하면서 자동화를 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다.…
인공지능 워크플로우를 위한 Amazon EKS와 Union.ai 및 Flyte의 활용 AI/ML(인공지능/기계학습) 워크플로우의 규모와 복잡성이 증가함에 따라 모델 조직 및 배포의 어려움이 커지고 있습니다. 많은 AI 프로젝트가…
Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 통합 인텔리전스 구축 방법 서론 기술 발전과 함께 기업은 고객 데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 필요성을 더욱 느끼고 있습니다. 이러한 배경 속에서…