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2019.11.13

올바르게 구현된 AI : 데이터-훈련-추론 AI 모델의 이해

IBM
데이터 사이언스 전문가가 아니더라도 엔터프라이즈 AI의 가장 복잡한 요소까지 이해하고 해석하여 실행에 옮길 수 있다면 어떨까요?
지금까지 엔터프라이즈 AI는 모델 개발 및 훈련에 정통한 분석 전문가들의 전유물로 여겨지곤 했습니다. 하지만 AI 중심의 이니셔티브가 비즈니스의 전 범위로 확장되면서 상황은 완전히 달라지고 있습니다. 이러한 변화의 선두에는 가치 기반의 AI 활동 프레임워크가 있습니다. 이것을 데이터-훈련-추론(Data-Train-Inference, DTI) AI 모델이라고 하는데, 본 문서에서는 이 AI 모델에 대해 설명하고자 합니다. 

주요 내용
- 데이터에 관한 네 가지 진실
- 속도 및 정확성에 대한 요구와 해묵은 갈등
- 추론의 실례
- 모델의 완성

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2019.11.13

올바르게 구현된 AI : 데이터-훈련-추론 AI 모델의 이해

IBM
데이터 사이언스 전문가가 아니더라도 엔터프라이즈 AI의 가장 복잡한 요소까지 이해하고 해석하여 실행에 옮길 수 있다면 어떨까요?
지금까지 엔터프라이즈 AI는 모델 개발 및 훈련에 정통한 분석 전문가들의 전유물로 여겨지곤 했습니다. 하지만 AI 중심의 이니셔티브가 비즈니스의 전 범위로 확장되면서 상황은 완전히 달라지고 있습니다. 이러한 변화의 선두에는 가치 기반의 AI 활동 프레임워크가 있습니다. 이것을 데이터-훈련-추론(Data-Train-Inference, DTI) AI 모델이라고 하는데, 본 문서에서는 이 AI 모델에 대해 설명하고자 합니다. 

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- 속도 및 정확성에 대한 요구와 해묵은 갈등
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