Gartner 및 Forrester 의 AI 검색의 '리더' 로 선정된 Watson Discovery는 비즈니스 인사이트를 도출하고 새로운 방식으로 업무를 개선하며, 단지 정보만 추출하는 것이 아닌 언택트 시대에 복잡한 비즈니스 문서를 크롤링하여 컨텍 ...
2020.11.20
IBM Elastic Storage System (ESS) 3000은 AI & Data 처리에 특화된 스토리지 솔루션으로 최신 NVMe 플래시 스토리지에 기반해 업계 최고의 성능을 제공합니다. AI & Data 분석은 고성능 GPU 기반 ...
2020.11.10
본 문서는 IBM Spectrum Storage for AI with NVIDIA DGX Systems가 AI를 간소화하고 가속화하는 방식에 대해 알아보고자 하는 기업 경영진, 솔루션 아키텍트 및 기타 독자를 위해 작성되었습니다. 이 확장 가능한 인프 ...
2020.11.10
머신러닝(Machine Learning)은 현대 애플리케이션 개발의 중요한 부분으로, 과거 복잡한 일련의 규칙 엔진을 사용해 수행했던 일의 상당 부분을 대체하고 있으며 훨씬 더 폭넓은 문제까지 그 범위도 확장하고 있다. 애저 코그니티브 서비스(Azur ...
2020.10.23
기업들은 팬데믹과 같이 전 세계적 중대 사태가 노동력에도 영향을 미칠 수 있다는 사실을 어렵게 배웠습니다. 기후 변화, 무역 전쟁 및 기타 다른 거시적 사건 또한 위협이 될 수 있습니다. 파괴적인 변화에서 빠르게 복구할 수 있는 회복력은 현 시점에서 ...
2020.10.15
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 ...
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 ...
  1. 엔터프라이즈에 특화된 AI 검색 기술 IBM Watson Discovery

  2. 2020.11.20
  3. Gartner 및 Forrester 의 AI 검색의 '리더' 로 선정된 Watson Discovery는 비즈니스 인사이트를 도출하고 새로운 방식으로 업무를 개선하며, 단지 정보만 추출하는 것이 아닌 언택트 시대에 복잡한 비즈니스 문서를 크롤링하여 컨텍...

  4. AI와 데이터 분석에 특화된 스토리지 솔루션 소개

  5. 2020.11.10
  6. IBM Elastic Storage System (ESS) 3000은 AI & Data 처리에 특화된 스토리지 솔루션으로 최신 NVMe 플래시 스토리지에 기반해 업계 최고의 성능을 제공합니다. AI & Data 분석은 고성능 GPU 기반...

  7. AI 워크로드용으로 검증된 스토리지 인프라 솔루션 소개

  8. 2020.11.10
  9. 본 문서는 IBM Spectrum Storage for AI with NVIDIA DGX Systems가 AI를 간소화하고 가속화하는 방식에 대해 알아보고자 하는 기업 경영진, 솔루션 아키텍트 및 기타 독자를 위해 작성되었습니다. 이 확장 가능한 인프...

  10. 애저 머신러닝 디자이너를 사용해 맞춤형 모델 만들기

  11. 2020.10.23
  12. 머신러닝(Machine Learning)은 현대 애플리케이션 개발의 중요한 부분으로, 과거 복잡한 일련의 규칙 엔진을 사용해 수행했던 일의 상당 부분을 대체하고 있으며 훨씬 더 폭넓은 문제까지 그 범위도 확장하고 있다. 애저 코그니티브 서비스(Azur...

  13. 현재로 성큼 다가온 미래의 업무: 자동화 및 AI를 통한 회복력과 적응성 구축 - 포레스터

  14. 2020.10.15
  15. 기업들은 팬데믹과 같이 전 세계적 중대 사태가 노동력에도 영향을 미칠 수 있다는 사실을 어렵게 배웠습니다. 기후 변화, 무역 전쟁 및 기타 다른 거시적 사건 또한 위협이 될 수 있습니다. 파괴적인 변화에서 빠르게 복구할 수 있는 회복력은 현 시점에서 ...

  16. 스마트 스토리지를 약속하는 신형 ARM 프로세서 “저장과 데이터 처리를 동시에”

  17. 2020.09.10
  18. 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...

  19. TensorFlow.js로 브라우저에서 텐서플로우를 사용하는 방법

  20. 2020.09.07
  21. 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...

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

  23. 2020.08.31
  24. 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 ...

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

  26. 2020.08.13
  27. 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...

  28. 클라우드 머신러닝 플랫폼 선택 기준 12가지

  29. 2020.08.12
  30. 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...

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

  32. 2020.08.05
  33. 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...

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

  35. 2020.07.29
  36. 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 ...

  37. 2020년에 주목해야 할 5가지 주요 엔터프라이즈 네트워킹 트렌드 : IDC

  38. 2020.07.27
  39. 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....

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

  41. 2020.07.23
  42. 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...

  43. 데이터 분석 플랫폼을 선택하는 방법

  44. 2020.07.15
  45. 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...

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