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데이터 기반의 의사결정을 통한 비즈니스 혁신은 오늘날 모든 기업의 지상 과제라고 해도 과언이 아니다. 하지만 이를 위한 빅데이터 분석 실전은 그리 녹록지 않아 데이터의 수집과 저장부터 난관에 부딪히는 경우가 적지 않다. 물론 해법은 있다. 데이터의 수집과 저장, 분석, 시각화까지 일련의 데이터 분석 과정을 일일이 구축하고 관리하지 않아도 되는 클라우드 기반...
진짜 혁신은 기술 도입 다음 단계에 찾아온다. 한동안 부침을 겪던 AI와 머신러닝이 최근 수 년 사이 여러 기술적 혁신과 컴퓨팅 성능 상향 평준화, 풍부한 학습 데이터를 바탕으로 화려하게 부활했다. 그래서인지 머신러닝에 바라는 기대는 어느 때보다 크며, 반면 마케팅 광고와 실제 사용례 사이에 많은 간격이 있는 것도 사실이다. 야심차게 머신러닝을 도입한 기업...
4일 전
기업들은 AI를 경쟁차별화 요소, 문제 해결자, 혁신의 원천, 고객 경험 개선제, 생산성의 원동력, GDP의 강화요인으로 간주하고 있습니다. 그러나 많은 기업들은 이것을 도입하는 데 어려움을 겪고 있습니다. IT 팀은 이 작업을 데이터 모델로 시작해야 할까요? 아니면 데이터 과학자를 고용해야 할까요? 아니면 교육 데이터를 구하거나 투자 요구사항을 예측하여 ...
2018.11.07
Forrester는 새롭게 부상하는 대화형 컴퓨팅 플랫폼(Conversational Computing Platforms) 시장을 평가하면서 가장 대표적인 벤더 7곳(Amazon, Google, IBM, Microsoft, Nuance Communications, Oracle, Rulai)을 선정하여 평가 대상으로 삼았습니다. 이 보고서에서는 9개 기준에 따...
IBM
2018.10.17
챗봇은 생각보다 우리 주변에 가까이 와 있다. 뱅크오브아메리카, 마스터카드 등 세계적 금융, 카드사가 이미 도입해 운영중이고 제조, 유통 등에서도 활발하게 사용하고 있다. 챗봇 기술의 확산 속도는 지금은 보편화된 모바일 앱보다도 훨씬 빠르다. 앞으로 단순한 조회 기능을 넘어 완벽하게 개인화된 미래의 인터페이스로 자리를 잡을 것이라는 전망도 나오고 있다. ...
IBM
2018.10.17
돌아보면 ‘제퍼디(Jeopardy)’와 ‘알파고(AlphaGo)’는 작은 시작에 불과했다. 이후 몇 년 만에 전 세계가 인공지능(AI) 기술에 매료됐다. 그러나 단기간에 급속히 확산하면서 잘못된 인식도 함께 퍼져 나갔다. 많은 기업이 시행착오를 겪는 이유다. 여기서는 AI에 대해 잘못 알려진 오해를 살펴본다....
IBM
2018.10.17
오늘날 경쟁이 매우 치열한 비즈니스 환경에서 기업은 점점 증가하는 대용량 데이터와 함께 다양한 자동화 방식을 통해 판매량을 늘리고 비용을 절감하면서 비즈니스 프로세스를 효율화함으로써 고객을 보다 잘 이해할 수 있는 새로운 방법을 모색하고 있습니다. 이를 위해 많은 기업이 딥 러닝(Deep Learning)이라는 인공지능(Artificial Intellige...
2018.10.15
AI 주도의 데이터 인텔리전스가 미래 성공의 필수 요소로 부상하고 있다. MIT 테크놀로지 리뷰 인사이트(MIT Technology Review Insights)가 2,300명 이상의 전 세계 비즈니스 리더들을 대상으로 조사한 결과, 기업 리더들은 AI에 도입에 대한 열망에 더해, 그 적용의 어려움을 극복하는 것이 성공의 핵심이라고 인식하고 있었다. ...
2018.10.12
현재 기업은 거대한 변화의 소용돌이의 중심에 있다. 모바일에 익숙한 새로운 소비자층이 성장하고 있고, 동시에 시장의 경쟁 구도는 더 복잡하고 다양해지고 있다. 그래서 주목받는 것이 고객과의 접점, 그 최전선에서 고객 만족을 책임지는 콜센터다. 셀프서비스와 인공지능의 결합을 통한 콜센터의 혁신과 그 미래를 전망해 본다. 특히 구체적인 시나리오를 통해 인...
IBM
2018.09.18
클라우드가 ‘대세’라는 데에는 이견이 없다. 한국IDG와 아마존웹서비스(AWS)가 2018년 3월 23일부터 4월 7일까지 IDG테크서베이에서 조사한 결과에서도 클라우드 대세론은 확인됐다. 성능, 유연성, 안정성이라는 여러 강점을 내세우며 기업 IT시장에서 클라우드의 입지는 점점 더 커지는 가운데, 쟁점은 어떤 워크로드를 언제 클라우드...
2018.08.30
AI 열풍이 IT는 물론 전 산업계를 강타하고 있지만, 아직까지 AI는 어떤 기업에서나 구현할 수 있는 대중적인 기술은 아니다. 전문 인력은 물론, 머신러닝 알고리즘을 위한 개발 환경부터 머신러닝 워크로드를 구동하기 위한 고성능 컴퓨팅 인프라까지 멀고 먼 길이 아닐 수 없다. 이때 구원 투수로 등장하는 것이 바로 클라우드 기반 AI이다. 주요 클라우드 업체...
2018.08.22
극대화된 성능과 가용성을 필요로 하는 미션크리티컬 엔터프라이즈 데이터베이스 환경에서는 소프트웨어와 하드웨어 상호 간 이해를 바탕으로 최적화된 아키텍처가 필요하다. ‘데이터베이스를 가장 잘 이해하는 하드웨어’를 내세우며 엑사데이타(Exadata)를 출시한 오라클이 여기에 맞는 Maximum Availability Architecture(...
2018.08.09
인공지능이 기업 데이터센터 환경에서 본격적인 역할을 맡기 시작했다. 그동안 대형 데이터센터 운영 환경에서나 시도하던 머신러닝 기술이 기업 환경으로 확산되기 시작한 것이다. 오늘날 기업 IT 인프라는 온프레미스 데이터센터부터 퍼블릭 클라우드까지 복잡다단한데, 전통적인 데이터센터 관리 접근법으로는 역부족이기 때문이다. AI와 머신러닝을 기반으로 한 모니터링과 ...
로봇 프로세스 자동화(Robotic Process Automation, RPA)라 부르는 새로운 기술이 떠오르고 있다. RPA는 규칙 기반의 비즈니스 프로세스를 자동화함으로써 비용 절감 및 신속한 구현 측면에서 높은 가치를 제공할 수 있다. 이로 인해 많은 기업이 도입하면서 시장은 급성장하고 있다. RPA를 통해 기업은 업무 효율성을 얻지만 일자리는 사라지...
2018.06.28
AI의 시대가 시작되었습니다. 기업 이익, 데이터 증가, 향상된 컴퓨팅 능력 활용이라는 퍼펙트 스톰이 성장을 추진하고 있습니다. 본 자료에서는 AI가 어떻게 특정 산업을 이롭게 하고, 고성능 컴퓨팅 (HPC)이 어떻게 AI와 빅 데이터의 발전에 기여하며, 올바른 AI 파트너를 선택하는 방법은 무엇인지 살펴보겠습니다. <12p> 주요 내용 ...
2018.06.26

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  19. IDC 백서 : AI 구현을 위한 효율적인 딥 러닝 애플리케이션 개발 방식

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