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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

기계 학습 성공을 위한 인프라 선택 및 구성

AWS의 기계 학습을 활용하여 혁신 추진

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.

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.

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

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.

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.

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.