에즈메랄

“AI 프로젝트의 성패를 결정한다” 효율적인 AI 개발 및 운영을 위한 MLOps 전략 - Tech Summary

AI 시장의 분위기가 바뀌었다. 내부 서비스나 가능성 확인 수준을 넘어 상용 서비스를 염두에 둔 AI 프로젝트가 본격화되면서 안정적이고 효율적인 운영이 또 하나의 핵심 과제가 됐다. 데이터 전처리부터 모델 개발, 학습, 배포 운영까지 AI 라이프사이클...

MLOps 머신러닝 전처리 2024.03.14

“데이터 접근성과 활용성을 높여라” AI/ML을 위한 통합 데이터 플랫폼 전략 - Tech Summary

데이터의 가치가 나날이 높아지고 있다. AI/ML, 분석 같은 데이터 집약적인 워크로드가 빠르게 늘고 있기 때문이다. 하지만 이처럼 중요한 데이터 활용에 많은 조직이 어려움을 겪고 있다. 데이터 세트는 빠른 속도로 확장되고 있고, 이들 데이터는 파일,...

데이터과학자 엔지니어 에즈메랄 2022.03.29

“디지털 혁신의 성패를 결정한다” 하이브리드 클라우드를 위한 컨테이너 플랫폼 가이드 - IDG Tech Insight

컨테이너의 확산과 함께 기업 IT 인프라가 하이브리드 클라우드 환경으로 빠르게 진화하고 있다. 컨테이너의 탁월한 효율성과 이동성이 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 클라우드 간의 매끄러운 연결을 위한 해법으로 부상하면서 한 가지 기술에 승부를 걸기 보다는 ...

컨테이너 클라우드네이티브 쿠버네티스 2021.04.05

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