# Amazon Aurora 기계 학습 사용
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Amazon Aurora 기계 학습을 사용하면 필요에 따라 Aurora DB 클러스터를 다음 AWS 기계 학습 서비스 중 하나와 통합할 수 있습니다. 각 서비스마다 특정 기계 학습 사용 사례를 지원합니다.

**Amazon Bedrock**  
Amazon Bedrock은 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 확장하는 데 도움이 되는 개발자 도구와 함께 API를 통해 AI 회사의 주요 기반 모델을 사용할 수 있게 해주는 완전 관리형 서비스입니다. Amazon Bedrock을 사용할 경우, 모든 타사 파운데이션 모델에서 비용을 지불하고 추론을 실행할 수 있습니다. 요금은 입력 토큰과 출력 토큰의 양, 그리고 모델에 대해 프로비저닝된 처리량을 구매했는지 여부에 따라 결정됩니다. 자세한 내용은 *Amazon Bedrock 사용 설명서*의 [Amazon Bedrock 이란 무엇인가요?](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html)를 참조하세요.

**Amazon Comprehend**  
Amazon Comprehend는 문서에서 인사이트를 추출하는 데 사용되는 관리형 자연어 처리(NLP) 서비스입니다. Amazon Comprehend를 사용하면 주체, 핵심 문구, 언어 및 기타 특징을 분석하여 문서 내용을 기반으로 감정을 추론할 수 있습니다. 자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 가이드*의 [Amazon Comprehend란?](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/what-is.html)을 참조하세요.

**SageMaker AI**  
Amazon SageMaker AI는 완전관리형 기계 학습 서비스입니다. 데이터 과학자와 개발자는 Amazon SageMaker AI를 사용하여 사기 탐지 및 제품 추천과 같은 다양한 추론 작업을 위한 기계 학습 모델을 구축하고 훈련하고 테스트합니다. 기계 학습 모델을 프로덕션에서 사용할 준비가 되면 Amazon SageMaker AI 호스팅 환경에 배포할 수 있습니다. 자세한 내용은 *Amazon SageMaker AI Developer Guide*의 [What Is Amazon SageMaker AI?](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html)를 참조하세요.  
Amazon Comprehend를 Aurora DB 클러스터와 함께 사용하면 SageMaker AI를 사용할 때보다 예비 설정이 적습니다. AWS 기계 학습이 처음이라면 먼저 Amazon Comprehend를 살펴보는 것이 좋습니다.

**Topics**
+ [Aurora MySQL과 함께 Amazon Aurora 기계 학습 사용](mysql-ml.md)
+ [Aurora PostgreSQL과 함께 Amazon Aurora 기계 학습 사용](postgresql-ml.md)