3대 클라우드 서비스 업체인 AWS와 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 플랫폼(GCP)은 개발자와 데이터 과학자가 자사 클라우드에서 머신러닝 모델을 개발, 테스트, 배포하도록 장려한다. 이는 클라우드 서비스 업체가 높은 수익을 달성하기 위한 시도라고 ...
최근 2건의 가트너 보고서에 따르면 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 프로젝트 중 85%가 실패하고 있으며, 53%만이 프로토타입에서 프로덕션으로 전환되고 있다. 하지만 두 보고서 모두 AI 투자가 둔화될 조짐은 거의 나타나지 않는다. 많은 기업이 A ...
2021.11.18
AI옵스(AIOps)가 IT 운영에 미치는 영향은 실로 상당하다. 한 연구 결과에 따르면 AI옵스를 도입할 경우 기존 10~15%에 그쳤던 IT 운영 자동화 영역을 80~85%까지 확대할 수 있다. 이를 통해 훨씬 적은 노력으로도 전반적인 운영 가시성 ...
구글이 자사의 차세대 AI 아키텍처인 패스웨이즈(Pathways)를 발표했다. AI가 풀어야 할 복잡한 과제를 고려하면, 새로운 접근법이 필요하다는 것이 구글 리서치 담당 수석 부사장 제프 딘의 설명이다. 실제로 AI에 대한 기대는 매우 크다. 특히 ...
2021.11.04
본 영상은 2021년 세계지식포럼의 한 세션으로, 기업 및 정부기관이 데이터 분석을 활용해 코로나19가 초래한 전례 없는 위기를 극복하고 새롭게 직면한 도전과제를 해결하는 방법을 제시합니다. 지난해 1~2월경 코로나19 확산 초기, 데이터 분 ...
2021.10.25
데이터 기반의 인사이트를 확보한 조직은 더 빠른 결정을 내리고, 혁신을 도모하고, 성장을 이룰 수 있습니다. 그러나 효과적인 목표 달성 여부는 데이터 관리 방법에 달려 있습니다. 데이터가 여러 개의 단일 목적 데이터베이스에 저장되어 있는 경우, 데이터 ...
때때로 머신러닝을 하는 가장 좋은 방법은 어떠한 머신러닝도 하지 않는 것이다. 아마존 응용 과학자 유진 얀은 “머신러닝의 첫 번째 규칙은 머신러닝 없이 시작하는 것”이라고 말했다. 무슨 뜻일까?   몇 달 동안 고된 노력을 투입해 머신러닝 ...
2021.09.29
로우코드 플랫폼은 애플리케이션 개발, 통합, 데이터 시각화의 속도와 품질을 높인다. 로우코드 플랫폼을 이용하면 코드로 양식과 워크플로우를 구축할 필요가 없다. 웹과 모바일 애플리케이션에 사용되는 화면, 워크플로우, 데이터 시각화를 디자인할 수 있는 드 ...
2021.09.09
SK텔레콤이 매년 개최하는 ‘ai.x 컨퍼런스’를 올해는 ‘모두를 위한 AI(AI For Everyone)’을 주제로 9월 15~16일 양일 간 개최한다고 밝혔다.    이번 컨퍼런스는 AI 스타트업의 목소리를 통해 우리나라의 A ...
2021.08.27
AI는 데이터와 함께 시작하는 여정입니다. 데이터는 AI에 동력을 제공합니다. 정보 아키텍쳐, 즉 IA가 없으면 AI도 존재할 수 없습니다. 최상의 AI는 데이터의 기반 위에 구축되며, 이러한 데이터는 세심하게 수집하여 구성하고 분석하여 비즈니스에 확 ...
2021.08.24
RPA에서 비롯된 자동화의 열기가 식을 줄 모른다. 자동화의 단맛을 봤기 때문이다. 기업들은 단순 반복 작업을 자동화하는 솔루션을 통해 제한적이지만 비용 이상의 효과를 거뒀다. 그리고 이제는 RPA 고도화를 모색하는 기업이 늘고 있다. 하이퍼오토메이션 ...
인류는 자신의 노동을 대신할 수 있는 다재다능한 무언가를 갈망했고 마침내 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이라는 해답을 찾았다. AI 혁신은 경이롭다. 시리, 알렉사, 구글 어시스턴트 같은 가상 비서는 10~15년 ...
2021.06.09
AI(Artificial intelligence)과 머신러닝(Machine Learning)은 현재 하이프 사이클(hype cycle)의 정점에 있는 듯하지만, 그렇다고 기업에서 이 2개 기술을 활용해 유형적인 이익을 실현할 수 없다는 의미는 아니다. ...
2021.04.29
자연어 생성(Natural Language Generation, 이하 NLG)은 너무 강력해서 탈이다. NLG 기술은 매우 다양한 자연어 텍스트 콘텐츠를 빠른 속도로, 대량으로 생성할 수 있다. “자동 완성” 프로그램에 슈퍼 파워를 더한 기술이라고 ...
2021.03.15
Forrester가 텍스트 분석 '리더' 로 선정한 Watson Discovery는 비즈니스 인사이트를 도출하고 새로운 방식으로 업무를 개선하며, 단지 정보만 추출하는 것이 아닌 언택트 시대에 복잡한 비즈니스 문서를 크롤링하고 컨텍스트 기반의 ...
2021.03.09
  1. 퍼블릭 클라우드가 AI 부문에서 혁신을 꾀하는 방법

  2. 7일 전
  3. 3대 클라우드 서비스 업체인 AWS와 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 플랫폼(GCP)은 개발자와 데이터 과학자가 자사 클라우드에서 머신러닝 모델을 개발, 테스트, 배포하도록 장려한다. 이는 클라우드 서비스 업체가 높은 수익을 달성하기 위한 시도라고...

  4. AI 투자가 실패로 끝나는 이유

  5. 2021.11.18
  6. 최근 2건의 가트너 보고서에 따르면 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 프로젝트 중 85%가 실패하고 있으며, 53%만이 프로토타입에서 프로덕션으로 전환되고 있다. 하지만 두 보고서 모두 AI 투자가 둔화될 조짐은 거의 나타나지 않는다. 많은 기업이 A...

  7. AI옵스 플랫폼으로 IT 운영을 혁신하라··· IT 운영의 새 패러다임 서비스나우의 ‘하이퍼 AI옵스’ - IDG Summary

  8. 2021.11.18
  9. AI옵스(AIOps)가 IT 운영에 미치는 영향은 실로 상당하다. 한 연구 결과에 따르면 AI옵스를 도입할 경우 기존 10~15%에 그쳤던 IT 운영 자동화 영역을 80~85%까지 확대할 수 있다. 이를 통해 훨씬 적은 노력으로도 전반적인 운영 가시성...

  10. “멀티태스킹하는 AI” 구글 차세대 AI 패스웨이즈의 가능성

  11. 2021.11.04
  12. 구글이 자사의 차세대 AI 아키텍처인 패스웨이즈(Pathways)를 발표했다. AI가 풀어야 할 복잡한 과제를 고려하면, 새로운 접근법이 필요하다는 것이 구글 리서치 담당 수석 부사장 제프 딘의 설명이다. 실제로 AI에 대한 기대는 매우 크다. 특히 ...

  13. 팬데믹 대응을 위한 기술: 데이터 분석을 통해 포스트코로나 시대를 준비하는 방법

  14. 2021.10.25
  15. 본 영상은 2021년 세계지식포럼의 한 세션으로, 기업 및 정부기관이 데이터 분석을 활용해 코로나19가 초래한 전례 없는 위기를 극복하고 새롭게 직면한 도전과제를 해결하는 방법을 제시합니다. 지난해 1~2월경 코로나19 확산 초기, 데이터 분...

  16. 모던 데이터 관리 플랫폼의 10가지 이점

  17. 2021.10.06
  18. 데이터 기반의 인사이트를 확보한 조직은 더 빠른 결정을 내리고, 혁신을 도모하고, 성장을 이룰 수 있습니다. 그러나 효과적인 목표 달성 여부는 데이터 관리 방법에 달려 있습니다. 데이터가 여러 개의 단일 목적 데이터베이스에 저장되어 있는 경우, 데이터...

  19. 글로벌 칼럼 | ‘머신러닝은 만능이 아니다’ ML 대신 SQL 쿼리를 써야하는 이유

  20. 2021.09.29
  21. 때때로 머신러닝을 하는 가장 좋은 방법은 어떠한 머신러닝도 하지 않는 것이다. 아마존 응용 과학자 유진 얀은 “머신러닝의 첫 번째 규칙은 머신러닝 없이 시작하는 것”이라고 말했다. 무슨 뜻일까?   몇 달 동안 고된 노력을 투입해 머신러닝...

  22. 로우코드⋅노코드 플랫폼에서 머신러닝 구현 시 주의해야 할 점

  23. 2021.09.09
  24. 로우코드 플랫폼은 애플리케이션 개발, 통합, 데이터 시각화의 속도와 품질을 높인다. 로우코드 플랫폼을 이용하면 코드로 양식과 워크플로우를 구축할 필요가 없다. 웹과 모바일 애플리케이션에 사용되는 화면, 워크플로우, 데이터 시각화를 디자인할 수 있는 드...

  25. "모두를 위한 AI 유토피아" SKT, ‘ai.x 컨퍼런스’ 9월 15~16일 개최

  26. 2021.08.27
  27. SK텔레콤이 매년 개최하는 ‘ai.x 컨퍼런스’를 올해는 ‘모두를 위한 AI(AI For Everyone)’을 주제로 9월 15~16일 양일 간 개최한다고 밝혔다.    이번 컨퍼런스는 AI 스타트업의 목소리를 통해 우리나라의 A...

  28. AI 정보 아키텍쳐 패스트 트랙

  29. 2021.08.24
  30. AI는 데이터와 함께 시작하는 여정입니다. 데이터는 AI에 동력을 제공합니다. 정보 아키텍쳐, 즉 IA가 없으면 AI도 존재할 수 없습니다. 최상의 AI는 데이터의 기반 위에 구축되며, 이러한 데이터는 세심하게 수집하여 구성하고 분석하여 비즈니스에 확...

  31. RPA, ‘넥스트 레벨’을 향해 가라··· 자동화를 넘어선 하이퍼오토메이션 대응 방안 - IDG Summary

  32. 2021.06.22
  33. RPA에서 비롯된 자동화의 열기가 식을 줄 모른다. 자동화의 단맛을 봤기 때문이다. 기업들은 단순 반복 작업을 자동화하는 솔루션을 통해 제한적이지만 비용 이상의 효과를 거뒀다. 그리고 이제는 RPA 고도화를 모색하는 기업이 늘고 있다. 하이퍼오토메이션...

  34. 인공지능의 어두운 이면 - IDG Deep Dive

  35. 2021.06.09
  36. 인류는 자신의 노동을 대신할 수 있는 다재다능한 무언가를 갈망했고 마침내 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이라는 해답을 찾았다. AI 혁신은 경이롭다. 시리, 알렉사, 구글 어시스턴트 같은 가상 비서는 10~15년 ...

  37. 각 산업으로 뻗어가는 'AI' 기업 성공 사례 3가지

  38. 2021.04.29
  39. AI(Artificial intelligence)과 머신러닝(Machine Learning)은 현재 하이프 사이클(hype cycle)의 정점에 있는 듯하지만, 그렇다고 기업에서 이 2개 기술을 활용해 유형적인 이익을 실현할 수 없다는 의미는 아니다....

  40. 자연어 생성의 편견과 기타 유해성에 대처하기

  41. 2021.03.15
  42. 자연어 생성(Natural Language Generation, 이하 NLG)은 너무 강력해서 탈이다. NLG 기술은 매우 다양한 자연어 텍스트 콘텐츠를 빠른 속도로, 대량으로 생성할 수 있다. “자동 완성” 프로그램에 슈퍼 파워를 더한 기술이라고 ...

  43. 엔터프라이즈에 특화된 AI 검색 기술 IBM Watson Discovery

  44. 2021.03.09
  45. Forrester가 텍스트 분석 '리더' 로 선정한 Watson Discovery는 비즈니스 인사이트를 도출하고 새로운 방식으로 업무를 개선하며, 단지 정보만 추출하는 것이 아닌 언택트 시대에 복잡한 비즈니스 문서를 크롤링하고 컨텍스트 기반의...

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