ARM이 지난 주 발표한 Cortex-R82는 스토리지와 데이터 처리 모두를 지원하는 칩으로, 데이터를 저장하는 위치에서 처리하는 전혀 새로운 세대의 스토리지 장비를 구현할 수 있을 것이란 기대를 모으고 있다.   스토리지 장비의 프로세서 ...
2020.09.10
텐서플로우를 사용하면 비교적 적은 양의 학습 데이터로 간단한 신경망을 학습시킬 수 있지만, 대용량 학습 데이터 집합을 사용한 심층 신경망의 경우 가속을 위해 CUDA를 지원하는 엔비디아 GPU, 또는 구글 TPU나 FPGA를 사용하는 것이 거의 필수적 ...
2020.09.07
컴퓨터 비전(computer vision)은 디지털 이미지와 동영상 속 사물을 식별하는 기술이다. 생명체는 시각 피질로 이미지를 처리하기 때문에, 많은 연구자들이 포유류의 시각 피질 구조를 모델로 삼아 이미지 인식을 수행할 신경망을 설계했다. 이러한 ...
2020.08.31
비즈니스 계획에서 인프라 최적화에 이르기까지 데이터 분석은 없어서는 안될 필수 요소다. 이제 관건은 데이터와 인사이트를 일부 전문가의 전유물이 아니라, 임원부터 일선 직원에 이르기까지 모두가 활용 가능한 형태로 진화시키는 것이다. 머신러닝이나 셀프서비 ...
 
2020.08.13
효과적인 머신러닝과 딥 러닝 모델을 구축하려면 방대한 양의 데이터, 데이터 정제 및 특성 엔지니어링을 수행할 방법, 그리고 적절한 시간 내에 데이터를 사용해 모델을 학습할 방법이 필요하다. 이후에는 모델을 배포하고 시간 경과에 따른 모델 이탈을 모니터 ...
2020.08.12
예전에는 인재 확보/유지/육성, 규정 준수, 복리후생이 HR 팀의 주 업무였습니다. 비즈니스 요구사항이 급변하고 AI, 머신러닝, 자동화와 같은 최신 기술이 등장하는 오늘날, HR 전문가는 전략적 인력 계획을 마련하고 후보자 경험을 최적화하며 직원 개 ...
 
2020.08.05
Cloud Pak for Data는 데이터 수집/저장/처리/가상화, 데이터 거버넌스 및 카탈로깅, 분석/머신러닝/시각화, AI 기술 적용 머신러닝 자동화 기능 등 AI 전체 라이프 사이클에 필요한 모든 기능들을 단일 환경에서 제공합니다. 이번 세션은 ...
 
2020.07.29
2020년은 엔터프라이즈 네트워킹에 있어서 역동적인 시기입니다. 세계가 보건 위기에 대응하고 단기적으로 경제 혼란에 직면함에 따라, 기업들은 여전히 디지털 트랜스포메이션에 있어서 눈에 띌 정도로 기여할 수 있는 새로운 기술 솔루션을 모색하고 있습니다. ...
 
2020.07.27
코로나19 바이러스 팬데믹으로 모든 사회의 불확실성이 커지고 있다. IT 및 비즈니스 리더, 직원, 고객 모두 일상적인 활동을 바꿔야만 했다. 하지만 이런 유례없는 시간은 커뮤니케이션 개선, 협업 증진, 더 효율적인 워크플로우와 프로세스 생성의 결과를 ...
2020.07.23
소프트웨어 개발, 데브옵스(devops), 시스템, 클라우드, 테스트 자동화, 사이트 안정성, 스크럼 팀 리더, 정보보안 또는 기타 정보 기술 영역에 이르기까지, 어떤 일을 맡고 있든 관계없이 데이터와 분석, 머신러닝(machine learning)에 ...
IBM Cloud Pak for Data는 기업이 가치를 실현할 수 있도록 데이터 관리와 데이터 사이언스/AI 개발을 통합한 인사이트 플랫폼을 제공합니다. IBM은 Forrester Consulting에게 Forrester 신기술: Total Econ ...
 
2020.06.11
다양한 상품 확보, 즉 상품 구색을 갖추기 위한 소싱(Sourcing) 역량은 이커머스 기업에 있어서 필수 불가결한 경쟁요소다. 다만 이커머스 서비스(온라인 쇼핑몰)가 취급하는 상품과 정보량이 급증하면서 이로 인해 고객이 상품 선택에 어려움을 겪거나 ...
 
2020.06.08
지난 10년 간 인공지능(Artificial Intelligence)의 세계는 엄청난 발전을 보여 각 산업계에서 잘 활용하고 있을뿐만 아니라 IT 산업의 모든 분야에서 없어서는 안될 요소가 됐다. 애플리케이션, 개발 툴, 컴퓨팅 플랫폼, DBMS, 미 ...
2020.06.05
기업 조직 전체에서 데이터 기반의 의사결정을 실현하기 위해서는 AI를 특정 영역이 아닌 분석 라이프 사이클 전반으로 확대하고, 이 라이프 사이클은 의사결정 프로세스와 연결돼야 합니다. 개방된 플랫폼에서 분석 시간을 줄이고, 그 결과를 운영시스 ...
 
2020.05.20
데브옵스(DevOps)와 SRE(Site Reliability Engineering)는 애플리케이션을 관리 및 유지하는 데 필수적이다. 여기에 더해 AI옵스(AIops)가 효율성을 한 단계 더 높일 수 있다. IT 운영팀은 시스템 및 애플리케이션의 ...
2020.05.13
  1. 스마트 스토리지를 약속하는 신형 ARM 프로세서 “저장과 데이터 처리를 동시에”

  2. 2020.09.10
  3. ARM이 지난 주 발표한 Cortex-R82는 스토리지와 데이터 처리 모두를 지원하는 칩으로, 데이터를 저장하는 위치에서 처리하는 전혀 새로운 세대의 스토리지 장비를 구현할 수 있을 것이란 기대를 모으고 있다.   스토리지 장비의 프로세서...

  4. TensorFlow.js로 브라우저에서 텐서플로우를 사용하는 방법

  5. 2020.09.07
  6. 텐서플로우를 사용하면 비교적 적은 양의 학습 데이터로 간단한 신경망을 학습시킬 수 있지만, 대용량 학습 데이터 집합을 사용한 심층 신경망의 경우 가속을 위해 CUDA를 지원하는 엔비디아 GPU, 또는 구글 TPU나 FPGA를 사용하는 것이 거의 필수적...

  7. ‘이미지와 동영상을 위한 AI’ 컴퓨터 비전의 원리와 유용한 데이터집합 및 모델

  8. 2020.08.31
  9. 컴퓨터 비전(computer vision)은 디지털 이미지와 동영상 속 사물을 식별하는 기술이다. 생명체는 시각 피질로 이미지를 처리하기 때문에, 많은 연구자들이 포유류의 시각 피질 구조를 모델로 삼아 이미지 인식을 수행할 신경망을 설계했다. 이러한 ...

  10. “데이터 분석 보편화 시대의 개막” 2020 애널리틱스 전략 – IDG Deep Dive

  11. 2020.08.13
  12. 비즈니스 계획에서 인프라 최적화에 이르기까지 데이터 분석은 없어서는 안될 필수 요소다. 이제 관건은 데이터와 인사이트를 일부 전문가의 전유물이 아니라, 임원부터 일선 직원에 이르기까지 모두가 활용 가능한 형태로 진화시키는 것이다. 머신러닝이나 셀프서비...

  13. 클라우드 머신러닝 플랫폼 선택 기준 12가지

  14. 2020.08.12
  15. 효과적인 머신러닝과 딥 러닝 모델을 구축하려면 방대한 양의 데이터, 데이터 정제 및 특성 엔지니어링을 수행할 방법, 그리고 적절한 시간 내에 데이터를 사용해 모델을 학습할 방법이 필요하다. 이후에는 모델을 배포하고 시간 경과에 따른 모델 이탈을 모니터...

  16. 변화하는 HR 환경을 위한 성공 전략 : 차원 높은 분석 스킬을 습득하는 5가지 방법

  17. 2020.08.05
  18. 예전에는 인재 확보/유지/육성, 규정 준수, 복리후생이 HR 팀의 주 업무였습니다. 비즈니스 요구사항이 급변하고 AI, 머신러닝, 자동화와 같은 최신 기술이 등장하는 오늘날, HR 전문가는 전략적 인력 계획을 마련하고 후보자 경험을 최적화하며 직원 개...

  19. 개방형 데이터 및 AI 플랫폼, IBM Cloud Pak for Data

  20. 2020.07.29
  21. Cloud Pak for Data는 데이터 수집/저장/처리/가상화, 데이터 거버넌스 및 카탈로깅, 분석/머신러닝/시각화, AI 기술 적용 머신러닝 자동화 기능 등 AI 전체 라이프 사이클에 필요한 모든 기능들을 단일 환경에서 제공합니다. 이번 세션은 ...

  22. 2020년에 주목해야 할 5가지 주요 엔터프라이즈 네트워킹 트렌드 : IDC

  23. 2020.07.27
  24. 2020년은 엔터프라이즈 네트워킹에 있어서 역동적인 시기입니다. 세계가 보건 위기에 대응하고 단기적으로 경제 혼란에 직면함에 따라, 기업들은 여전히 디지털 트랜스포메이션에 있어서 눈에 띌 정도로 기여할 수 있는 새로운 기술 솔루션을 모색하고 있습니다....

  25. IDG 블로그 | ‘뉴 노멀 적응은 인공지능으로’ AI 투자 증가 기대

  26. 2020.07.23
  27. 코로나19 바이러스 팬데믹으로 모든 사회의 불확실성이 커지고 있다. IT 및 비즈니스 리더, 직원, 고객 모두 일상적인 활동을 바꿔야만 했다. 하지만 이런 유례없는 시간은 커뮤니케이션 개선, 협업 증진, 더 효율적인 워크플로우와 프로세스 생성의 결과를...

  28. 데이터 분석 플랫폼을 선택하는 방법

  29. 2020.07.15
  30. 소프트웨어 개발, 데브옵스(devops), 시스템, 클라우드, 테스트 자동화, 사이트 안정성, 스크럼 팀 리더, 정보보안 또는 기타 정보 기술 영역에 이르기까지, 어떤 일을 맡고 있든 관계없이 데이터와 분석, 머신러닝(machine learning)에...

  31. [Forrester Total Economic Impact 전망 연구 보고서] IBM Cloud Pak for Data 도입시 기업의 경제적 효과 전망

  32. 2020.06.11
  33. IBM Cloud Pak for Data는 기업이 가치를 실현할 수 있도록 데이터 관리와 데이터 사이언스/AI 개발을 통합한 인사이트 플랫폼을 제공합니다. IBM은 Forrester Consulting에게 Forrester 신기술: Total Econ...

  34. 인공지능 개인화 상품 추천 백서

  35. 2020.06.08
  36. 다양한 상품 확보, 즉 상품 구색을 갖추기 위한 소싱(Sourcing) 역량은 이커머스 기업에 있어서 필수 불가결한 경쟁요소다. 다만 이커머스 서비스(온라인 쇼핑몰)가 취급하는 상품과 정보량이 급증하면서 이로 인해 고객이 상품 선택에 어려움을 겪거나 ...

  37. 토픽 브리핑 | "폭발적 성장에도 걸림돌은 있다" 딥 러닝의 현황과 과제

  38. 2020.06.05
  39. 지난 10년 간 인공지능(Artificial Intelligence)의 세계는 엄청난 발전을 보여 각 산업계에서 잘 활용하고 있을뿐만 아니라 IT 산업의 모든 분야에서 없어서는 안될 요소가 됐다. 애플리케이션, 개발 툴, 컴퓨팅 플랫폼, DBMS, 미...

  40. SAS AI-Enhanced Analytics : AI 기반의 의사결정 지원을 위한 SAS의 전략

  41. 2020.05.20
  42. 기업 조직 전체에서 데이터 기반의 의사결정을 실현하기 위해서는 AI를 특정 영역이 아닌 분석 라이프 사이클 전반으로 확대하고, 이 라이프 사이클은 의사결정 프로세스와 연결돼야 합니다. 개방된 플랫폼에서 분석 시간을 줄이고, 그 결과를 운영시스...

  43. '절차 간소화부터 자동화까지' AI옵스란 무엇인가

  44. 2020.05.13
  45. 데브옵스(DevOps)와 SRE(Site Reliability Engineering)는 애플리케이션을 관리 및 유지하는 데 필수적이다. 여기에 더해 AI옵스(AIops)가 효율성을 한 단계 더 높일 수 있다. IT 운영팀은 시스템 및 애플리케이션의 ...

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