Hapag-Lloyd 사례로 살펴보는 Amazon SageMaker를 활용한 ML 기반 선박 스케줄 예측 자동화 물류 산업은 정확한 도착 및 출발 시간 예측이 핵심입니다. 특히 해상 컨테이너 운송…
사기 방지의 현대화: GraphStorm v0.5를 활용한 실시간 추론 도입 가이드 소개 사기 거래는 금융 산업에 심각한 타격을 주고 있습니다. 2024년 미국 소비자들이 입은 손실만 해도…
사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE)을 위한 멀티 에이전트 AI 도우미 구축: Amazon Bedrock AgentCore 활용 가이드 인트로 현대의 분산 시스템 환경에서 사이트 신뢰성 엔지니어링(Site Reliability Engineering, SRE)은…
AI 헬스케어 혁신: Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 의료 에이전트 구축 가이드 도입 인공지능 기술이 헬스케어 산업에 깊숙이 침투함에 따라, 의료 시스템은 더욱 지능적이고 자동화된 방향으로…
아마존 Bedrock Flows에 DoWhile 루프 도입: 반복 기반 생성형 AI 워크플로우 구현하기 기업의 생성형 AI 도입이 빠르게 확산됨에 따라, 반복적이고 조건 기반의 업무를 자동화할 수…
기업의 복리후생 클레임 처리 자동화, Amazon Bedrock Data Automation으로 가속화하기 조직이 복리후생을 제공할 때, 그 혜택이 효과적으로 전달되도록 보장하는 핵심 절차 중 하나가 '클레임 처리'입니다.…
프롭히어로(PropHero)의 지능형 부동산 투자 AI 시스템 구축 사례: Amazon Bedrock와 지속 평가 시스템 기반 활용 가이드 최근 생성형 AI 및 다중 에이전트 구성(Agent Orchestration)을 통해…
AI 에이전트를 프로덕션 환경에 배포하는 새로운 방법: Amazon Bedrock AgentCore Runtime 기업 환경에서 인공지능 에이전트의 활용이 점차 확대되고 있으며, 단순한 질의응답 수준을 넘어서 복잡한 작업을…
기업 데이터를 안전하고 효율적으로 처리하는 방법: Amazon Bedrock Guardrails와 토큰화(TOKENIZATION) 통합 가이드 AI 기술이 발전함에 따라 민감한 고객 데이터를 다루는 기업은 개인정보를 보호하면서도 데이터 활용성을…
기업을 위한 Amazon SageMaker AI와 Comet을 활용한 빠른 머신러닝 실험 자동화 및 활용 가이드 기업 환경에서 머신러닝 모델 구축이 본격적인 서비스 단계로 전환되면서, 실험 관리,…