기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 리소스
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+ [Machine Learning의 새로운 기능](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/machine-learning/?whats-new-content.sort-by=item.additionalFields.postDateTime&whats-new-content.sort-order=desc&awsf.whats-new-products=general-products%23amazon-sagemaker&whats-new-content.q=sagemaker%2Bmlops&whats-new-content.q_operator=AND) (AWS 문서)
+ [SageMaker AI 프로젝트로 MLOps 자동화](https://www.youtube.com/watch?v=3_cHnk9VSfQ)(YouTube)
+ [데이터를 가장 확장 가능하고 신뢰할 수 있으며 안전한 클라우드에서 작동하도록 설정](https://aws.amazon.com/data/)(AWS 문서화)
+ [Amazon SageMaker AI(Machine Learning Blog)를 사용하는 기업을 위한 MLOps 파운데이션 로드맵](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/mlops-foundation-roadmap-for-enterprises-with-amazon-sagemaker/)AWS Machine Learning 
+ [1부: NatWest Group이 확장 가능하고 안전하며 지속 가능한 MLOps 플랫폼을 구축한 방법](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/part-1-how-natwest-group-built-a-scalable-secure-and-sustainable-mlops-platform/)(AWS Machine Learning 블로그)
+ [AI-bank of the future: Can banks meet the AI challenge?](https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/ai-bank-of-the-future-can-banks-meet-the-ai-challenge) (McKinsey & Company)