아마존 SageMaker AI에서의 고급 파인튜닝 기법: 대규모 언어 모델을 더 똑똑하게 만드는 방법 소개 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 시대가 도래하며, 기업은 GPT, BERT…
기업용 머신러닝 환경에서 다중 사용자 및 팀이 Amazon SageMaker 플랫폼을 공유할 때 사용자 수준의 리소스 접근 제어는 효율적인 보안 운용의 핵심 과제 중 하나입니다. 특히…
AWS Bedrock를 활용한 대화형 데이터 어시스턴트 구축: 자연어를 SQL로 자동 변환하는 방법 도입 현재 많은 기업들이 데이터 분석을 필요한 시점에서 빠르게 진행하지 못하는 이유는 SQL…
지능형 데이터 분석, 한층 더 진화하다 – Amazon Q in QuickSight 활용 가이드 오늘날 기업들이 생성형 인공지능(generative AI)을 통한 데이터 분석 활용도를 높이기 위해 채택하는…
인공지능 기반 문서 자동화: Amazon Bedrock Data Automation을 활용한 지능형 문서 처리(IDP) 가이드 기업의 다양한 비즈니스 환경에서는 계약서, 재무 보고서, 고객 이메일 등 비정형 문서에서…
패션 산업을 위한 AI 콘텐츠 필터링 자동화: Amazon Bedrock Guardrails 활용 가이드 패션 산업은 전 세계적으로 약 1.84조 달러 규모(2025년 기준)를 자랑하며 빠른 혁신을 통해…
인공지능 음성 에이전트 구축: Amazon Nova Sonic과 Pipecat을 활용한 실시간 음성 AI AI 음성 에이전트는 이제 단순한 음성 인식 이상의 진화를 이루고 있습니다. 인간처럼 말하고,…
금융권 이상 거래 탐지를 위한 SageMaker AI 기반 연합 학습 가이드 고도화된 보안 위협과 엄격한 개인정보 보호 규정을 준수하면서 이상 거래를 탐지하기 위해, 금융 기관은…
Amazon Bedrock Flows의 Long-running Execution 기능을 활용한 생성형 AI 워크플로우 자동화 가이드 소개 기업들이 생성형 AI를 기반으로 한 애플리케이션을 점점 더 복잡하고 대규모로 발전시킴에 따라,…
아마존 SageMaker Studio와 VS Code 연동으로 AI 개발 자동화 워크플로우 극대화하기 머신 러닝(Machine Learning, ML) 및 인공지능(AI) 모델을 개발하는 과정에서 로컬 개발 환경과 클라우드 리소스를…