AWS는 AI 전략을 계획하기 위한 새로운 인공 지능, 기계 학습 및 생성 AI 가이드를 제공합니다 | 아마존 웹 서비스

인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)의 혁신이 몇 달 동안 헤드라인을 장식해 왔으며 여기에는 그만한 이유가 있습니다. 이 기술의 떠오르고 진화하는 기능은 모든 부문과 산업에 걸쳐 고객에게 새로운 비즈니스 기회를 약속합니다. 그러나 이 혁명의 속도로 인해 조직과 소비자는 이러한 혁신이 구체적으로 무엇을 의미하는지 평가하기가 더 어려워졌습니다.

수년 동안 AWS는 AI, ML 및 생성 AI에 대한 액세스 및 이해의 민주화에 투자했습니다. 최신 소식을 통해 생성 AI의 발전 그리고 설립 100억 달러 규모의 제너레이티브 AI 혁신 센터 프로그램에서 Amazon Web Services(AWS)는 이러한 혁신이 개인과 조직 모두의 삶에서 수행할 수 있는 역할에 대한 이해를 높이는 데 앞장서 왔습니다. AI 및 ML과 관련된 옵션을 이해하는 데 도움이 되도록 AWS는 두 가지 새로운 가이드를 게시했습니다. 인공 지능, 기계 학습 및 생성 AI를 위한 AWS 클라우드 채택 프레임워크 그리고 시작하기 리소스 센터 기계 학습 결정 가이드.

AI, ML 및 생성 AI용 AWS CAF

XNUMXD덴탈의 인공 지능, 기계 학습 및 생성 AI를 위한 AWS 클라우드 채택 프레임워크 (CAF-AI)는 AI 여정을 탐색하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. AI/ML에서 비즈니스 가치를 창출하기 위해 노력하는 조직을 위한 정신 모델입니다. 우리와 고객의 경험을 바탕으로 AWS에서 AI를 혁신적으로 사용하여 AI 혁신을 위한 모범 사례 프레임워크를 제공하고 비즈니스 성과를 가속화합니다.

고객 및 파트너 팀이 사용하는 CAF-AI는 AI 변환 전략을 도출, 우선 순위 지정, 발전 및 전달하는 데 도움이 됩니다. 다음 그림은 CAF-AI를 통해 AI 여정을 단순화하는 방법을 보여줍니다. 비즈니스 결과(1)에서 AI, ML 및 생성 AI가 제공하는 기회(2)까지, 변환 도메인(3) 및 기본 AI 전략을 위한 작업 항목을 평가, 도출 및 구현하는 반복 프로세스(4)를 통해 기능(5)을 제공합니다.

CAF-AI에서는 AI 및 ML에 대한 조직의 기능이 성숙함에 따라 경험할 수 있는 AI/ML 여정을 설명합니다. 여러분을 안내하기 위해 조직이 AI의 성숙도를 더욱 높이는 데 도움이 되는 것으로 관찰된 기본 기능의 진화를 확대합니다.

또한 이러한 기본 기능의 대상 상태에 대한 개요를 통해 규범적 지침을 제공하고 그 과정에서 비즈니스 가치를 생성하기 위해 단계별로 발전시키는 방법을 설명합니다. 다음 그림은 클라우드 및 AI/ML 채택을 위한 이러한 기본 기능을 보여줍니다. ㅏ 능력 결과를 달성하기 위해 프로세스를 사용하여 리소스(예: 사람, 기술 및 기타 유형 또는 무형 자산)를 배포하는 조직의 능력입니다. CAF-AI는 살아있는 지식 색인이므로 시간이 지남에 따라 성장하고 변화할 것으로 예상할 수 있습니다.

고객의 ML 및 AI 여정 전체에서 시작점 및 오리엔테이션 포인트로 설계된 CAF-AI는 조직이 중기 AI 및 ML 의제를 형성하고 중요한 주제와 관점을 이해하려고 노력할 때 영감을 얻을 수 있는 문서가 되도록 고안되었습니다. 영향을 미칩니다. AI/ML 여정의 현재 위치에 따라 특정 섹션에 집중하고 그곳에서 기술을 연마하거나 전체 문서를 사용하여 성숙도를 판단하고 단기 개선 영역을 도울 수 있습니다.

AI/ML을 적용할 수 있는 비즈니스 문제 공간은 단일 기능이나 도메인이 아니기 때문에 비즈니스의 모든 기능과 AI/ML이 적용되는 시장에서 경기장을 재설정할 방법을 찾고 있는 모든 산업 도메인에 적용됩니다. 경제적 차이를 만듭니다. 그만큼 인공 지능, 기계 학습 및 생성 AI를 위한 AWS 클라우드 채택 프레임워크 이러한 결과를 달성하는 데 도움이 되도록 AWS가 제공하는 많은 도구 중 하나입니다. AI/ML은 수십 년 동안 해결하기에 비경제적이었던(또는 AI/ML 없이는 기술적으로 해결이 불가능했던) 문제에 대한 솔루션 및 솔루션 경로를 가능하게 하므로 그 결과 비즈니스 결과는 심오할 수 있습니다.

시작하기 리소스 센터 기계 학습 결정 가이드

AWS는 항상 선택의 문제였습니다. AI 사용을 늘리면 비즈니스 요구 사항에 가장 적합한 서비스, 모델 및 인프라를 선택하는 데 적합한 지원을 받는 것이 무엇보다 중요합니다. 그만큼 시작하기 리소스 센터 기계 학습 결정 가이드 AWS에서 제공하는 AI 및 ML 서비스에 대한 자세한 개요를 제공하고 귀하와 귀하의 사용 사례에 적합한 서비스를 선택하는 방법에 대한 구조화된 지침을 제공하도록 설계되었습니다.

의사결정 가이드는 또한 귀하의 선택에 영향을 미칠 기준을 설명하고 고려하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 AWS ML 서비스의 범위(다음 스크린샷 참조)를 설명하며, 각 서비스는 필요한 제어 및 사용자 지정 정도에 따라 다양한 수준의 관리 요구 사항을 충족합니다.

또한 이 안내서는 기초 모델의 힘을 실현하고 빠르게 진화하는 기계 학습 분야를 최대한 활용할 수 있는 AWS 서비스의 고유한 기능을 설명합니다.

특정 서비스에 대한 세부 정보, 자세한 서비스 수준 기술 가이드에 대한 링크, 주요 서비스의 고유한 기능을 강조하는 비교 표, AI 및 ML 서비스 선택 기준을 제공합니다. 또한 AWS에서 AI, ML 및 생성 AI 서비스를 사용하는 데 도움이 되는 주요 리소스에 대한 선별된 링크 세트를 제공합니다.

AWS에서 제공하는 AI, ML 및 생성 AI 오퍼링의 폭을 이해하려면 이 의사 결정 가이드를 시작하는 것이 좋습니다.

결론

XNUMXD덴탈의 시작하기 리소스 센터 기계 학습 결정 가이드함께있는 인공 지능, 기계 학습 및 생성 AI를 위한 AWS 클라우드 채택 프레임워크, 우리가 자주 듣는 기술적 및 비기술적 질문을 다룹니다. 이러한 새로운 리소스가 유용하기를 바라며 이에 대한 피드백을 기다리겠습니다.

저자에 관하여

케일럽 윌킨슨 XNUMX년 이상의 AI 솔루션 구축 경험을 보유하고 있습니다. AWS의 선임 기계 학습 전략가인 Caleb은 가능성의 한계를 뛰어넘는 혁신적인 AI 애플리케이션을 개척하고 조직이 인공 지능의 이점을 책임감 있게 활용할 수 있도록 지원합니다. 그는 CAF-AI의 공동 저자입니다.

알렉산더 뵐케 AI 및 ML 분야에서 XNUMX년의 경험을 보유하고 있습니다. 그는 AWS Generative AI Innovation Center의 선임 기계 학습 전략가이자 기술 제품 관리자입니다. 그는 AI 전략에 대해 대규모 조직과 협력하고 그들이 기술 개발의 최전선에서 계산된 위험을 감수하도록 돕습니다. 그는 CAF-AI의 공동 저자입니다.

지 오프 휠 라이트 AWS 시작하기 리소스 센터에서 점점 늘어나는 의사 결정 가이드 컬렉션을 작성하고 개발하는 AWS 의사 결정 콘텐츠 팀을 관리합니다. 그의 팀은 AWS 기계 학습 선택 가이드를 만들었습니다. 간단한 텍스트 기반 Apple II를 처음 접한 이후로 그는 AI 및 그 조상들과 함께 일하는 것을 즐겼습니다. ELIZA 버전 초기 1980에서.

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• 출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-offers-new-artificial-intelligence-machine-learning-and-generative-ai-guides-to-plan-your-ai-strategy/