모델옵스

"생성형 AI 시대를 대비하라" 변화를 도울 데브섹옵스 주요 기술 4가지

클라우드 컴퓨팅이 엔터프라이즈용으로 사용할 수준이 되고 지속적 통합 및 지속적 제공, 코드형 인프라, 쿠버네티스와 같은 도구가 주류로 부상하자 기술(dev)과 운영(ops)에서 명확한 패러다임 변화가 일어났다. 개발과 운영을 구분하는 작업이 데브옵스의...

생성형AI 클라우드컴퓨팅 데브옵스 2024.01.04

'모델옵스'가 예방할 수 있는 ML 모델의 '패착' 5가지

기업 내 데이터 과학 팀이 비즈니스 목표를 설정했다고 가정해보자. 데이터 애널리틱스 및 머신러닝 모델을 활용해 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 영역에 초점을 맞췄다. 데이터 세트 태깅, 사용할 머신러닝 기술, 머신러닝 모델 생성을 위한 프로세스까지 모...

머신러닝 머신러닝모델 ML모델 2022.12.01

데이터 과학 생산성 Up! ‘모델옵스’의 5가지 기능 살펴보기

‘2022 모델옵스 현황(State of Modelops 2022)’ 보고서에 따르면 대기업의 51%가 초기 단계의 인공지능 파일럿 또는 실험을 했지만 아직 프로덕션 환경에는 투입하지 않은 것으로 나타났다. 38%만이 AI 투자수익률(ROI)을 이야기...

데이터 과학 데이터 과학자 데브옵스 2022.10.26

AI 사업 성공을 향한 여정 시리즈 3 : AI를 위한 기술적 준비

많은 기업의 경영진이 인공 지능(AI)에 관심을 보이고 있으며 이에 따른 과제들이 생겨나고 있습니다. SAS와 MIT Sloan Management Review Connections가 출간한 4부작 시리즈에서는 이에 대한 접근법을 제시하고 있습니다. ...

AI 모델옵스 프레임워크 2021.10.27

디지털 트랜스포메이션에서 한발 앞서가기 위한 4가지 성공 전략

기업이 팬데믹 위기를 극복하기 위해 IT 부서에 의존하면서 분석과 AI에 대한 관심과 투자가 증가했습니다. 이러한 추세는 지속적으로 이어질 전망입니다. 전략은 성공적이었지만 일관된 분석과 AI 전략 개발에는 여전히 어려움을 겪는 조직이 많습니다. 지금...

AI 분석 클라우드 2021.09.23

ModelOps 시작하기 : 진정한 비즈니스 가치를 창출하는 검증된 분석 모델 배포 방식

기업들은 분석 기술을 개발하는 데 많은 시간과 비용을 투자합니다. 그러나 분석 모델을 배포하는 과정에서 늘 여려움을 겪고 있습니다. 그래서 배포는 분석의 '마지막 고비'로 알려져 있습니다. 모델 배포에 걸리는 지연 시간이 길어지면 개발 노력이 무색하게...

모델옵스 ModelOps 데브옵스 2020.09.01

ModelOps: 분석 라이프사이클 전반에서 그 가치를 극대화

디지털 시대에서 성공하기 위해서는 지능적인 분석과 데이터 중심의 의사 결정이 필요합니다. 그러나 분석 기술을 운용하기에 적합한 인프라와 조치가 전제되지 않는다면 경쟁력과 직결되는 데이터의 비즈니스 가치는 빛을 잃게 됩니다. ModelOps는 우수한 품...

모델옵스 ModelOps 분석라이프사이클 2020.09.01

회사명 : 한국IDG | 제호: ITWorld | 주소 : 서울시 중구 세종대로 23, 4층 우)04512
| 등록번호 : 서울 아00743 등록발행일자 : 2009년 01월 19일

발행인 : 박형미 | 편집인 : 박재곤 | 청소년보호책임자 : 한정규
| 사업자 등록번호 : 214-87-22467 Tel : 02-558-6950

Copyright © 2024 International Data Group. All rights reserved.