FY22 Machine Learning

This Stream includes all of our FY22 Machine Learning Flipbooks

  • 機械学習の4 つの一般的なユースケースの導入事例

    機械学習の4 つの一般的なユースケースの導入事例

    機械学習を成功に導くインフラストラクチャの選択と構築

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  • 기계 학습 프로젝트 가속화

    기계 학습 프로젝트 가속화

    기계 학습 성공을 위한 인프라 선택 및 구성

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  • Terapkan 4 kasus penggunaan machine learning umum dalam produksi

    Terapkan 4 kasus penggunaan machine learning umum dalam produksi

    Pilih dan konfigurasikan infrastruktur Anda untuk keberhasilan machine learning

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  • Propel 4 common machine use cases into production

    Propel 4 common machine use cases into production

    Accelerate your machine learning projects

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  • Amazon Fraud Detector でオンライン不正を未然に検出して防止する

    Amazon Fraud Detector でオンライン不正を未然に検出して防止する

    Amazon Fraud Detector でオンライン不正を未然に検出して防止する

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  • AWS Contact Center Intelligence (CCI) ソリューションを使用してコンタクトセンターにインテリジェンスをもたらす

    AWS Contact Center Intelligence (CCI) ソリューションを使用してコンタクトセンターにインテリジェンスをもたらす

    AWS Contact Center Intelligence (CCI) ソリューションを使用してコンタクトセンターにインテリジェンスをもたらす

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  • 機械学習を活用してパーソナライズされたレコメンデーションをリアルタイムで顧客に提供

    機械学習を活用してパーソナライズされたレコメンデーションをリアルタイムで顧客に提供

    機械学習を活用してパーソナライズされたレコメンデーションをリアルタイムで顧客に提供

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  • Amazon Kendra を使用したコグニティブ検索で従業員の生産性と顧客の満足度を高める

    Amazon Kendra を使用したコグニティブ検索で従業員の生産性と顧客の満足度を高める

    Amazon Kendra を使用したコグニティブ検索で従業員の生産性と顧客の満足度を高める

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  • インテリジェントドキュメント分析  ドキュメント処理の解決策

    インテリジェントドキュメント分析 ドキュメント処理の解決策

    インテリジェントドキュメント分析 ドキュメント処理の解決策

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  • Amazon EC2 DL1 インスタンス Habana® Gaudi® アクセラレーター搭載

    Amazon EC2 DL1 インスタンス Habana® Gaudi® アクセラレーター搭載

    Amazon EC2 DL1 インスタンス Habana® Gaudi® アクセラレーター搭載

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  • 기계 학습에 적합한 클라우드 서비스 및 인프라 선택

    기계 학습에 적합한 클라우드 서비스 및 인프라 선택

    AWS의 기계 학습을 활용하여 혁신 추진

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  • 문서 데이터 자유롭게 활용하기

    문서 데이터 자유롭게 활용하기

    수동 문서 처리의 부담에서 벗어나 기계 학습 솔루션을 활용하여 자유롭게 처리해 보세요. 지능형 문서 처리를 통해 보다 효율적으로 작업할 수 있습니다.

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  • 고성능의 사용이 간편하고 비용 효율적인 머신 러닝 인프라를 통한 혁신의 가속화 - 탁월한 비즈니스 성과 및 개발 효율성 실현

    고성능의 사용이 간편하고 비용 효율적인 머신 러닝 인프라를 통한 혁신의 가속화 - 탁월한 비즈니스 성과 및 개발 효율성 실현

    IDC에서는 AI 및 기계 학습 솔루션을 강화하기 위한 인프라 관련 지출이 2020년 현재 146억 USD에서 2024년에는 305억 USD까지 증가할 것으로 예상하고 있습니다. 이 IDC 백서에서 AI 및 기계 학습 애플리케이션을 배포할 때의 가장 일반적인 문제를 자세히 살펴보고, 기계 학습 애플리케이션의 개발과 대규모 배포에 AWS가 이상적인 파트너인

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  • 온라인 사기 대처에 기계 학습이 필요한 이유

    온라인 사기 대처에 기계 학습이 필요한 이유

    온라인 비즈니스를 운영하는 조직은 온라인 사기의 피해자가 될 수 있으며, 수익 손실과 브랜드 손상 위험에 대해 심각하게 고려해야 합니다. AWS는 비즈니스가 이에 적절히 대처할 수 있도록 지원합니다. '온라인 사기 대처에 기계 학습이 필요한 이유' eBook에서 다음 내용을 자세히 알아보세요.

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  • 지능형 검색이 필요한 7가지 이유

    지능형 검색이 필요한 7가지 이유

    많은 조직에서 데이터를 사용하여 비스니스를 성장시키고 성과를 개선하려고 하지만, 오늘날의 많은 기업은 검색에서 어려움을 겪고 있습니다. 지식은 비즈니스 인사이트의 핵심이지만, 정보를 검색하는 데 소요되는 시간이나 부정확한 정보에 따른 잘못된 의사 결정과 관련된 비용과 위험이 존재합니다.

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  • 대규모 기계 학습 개발 현대화 전략

    대규모 기계 학습 개발 현대화 전략

    기계 학습은 이제 보편적인 기술이 되었고, 많은 조직들이 실제 혁신을 이끌어내기 위해 기계 학습의 힘을 활용하고 있습니다. 가장 포괄적인 기계 학습 클라우드 서비스인 Amazon SageMaker는 확장 가능한 인프라와 통합형 도구를 제공하여 기계 학습 개발을 현대화하고 기계 학습의 이점을 보다 빠르게 누릴 수 있도록 합니다. Amazon SageMaker

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  • 고객 센터의 서비스 개선 및 비용 절감

    고객 센터의 서비스 개선 및 비용 절감

    이제는 기존의 고객 센터가 가지고 있던 긴 대기 시간, 잘못된 콜 연결, 문의 해결 지연과 같은 문제에서 벗어나야 할 때입니다. 기계 학습의 강력한 기능을 배포하여 고객이 필요로 하는 솔루션을 제공해 보세요.

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  • 개인화를 통한 비즈니스 성장 추진

    개인화를 통한 비즈니스 성장 추진

    온라인상에서 고객의 콘텐츠를 개인화하는 것은 고객과 소통하는 핵심이라 할 수 있습니다. 그러나 많은 브랜드에서 이러한 경험을 원활하고 확실하게 제공하지 못하고 있습니다. 그 결과 고객과의 소통이 단절되고 고객의 요구 사항을 정확하게 파악하지 못하는 일이 발생합니다.

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  • 기계 학습으로 혁신적인 비즈니스 성과 달성

    기계 학습으로 혁신적인 비즈니스 성과 달성

    AWS는 다양하고 완성도 높은 기계 학습 서비스를 제공함으로써 고객이 기계 학습 여정 중 어떤 단계에 있든지 상관없이 고객의 요구를 만족시키고 구체적인 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다. 기계 학습으로 혁신적인 비즈니스 성과 달성에서 수 십만 이상의 조직이 AWS 기계 학습을 사용하고 있는 이유를 알아보세요.

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  • Dorong pertumbuhan bisnis dengan personalisasi

    Dorong pertumbuhan bisnis dengan personalisasi

    Personalisasi konten untuk pelanggan online adalah kunci untuk unggul dalam persaingan. Namun, banyak merek menghadapi tantangan yang menghalangi mereka untuk memberikan pengalaman yang mulus dan rele

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