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머신러닝
Splunk로 클라우드에서 SAP 시스템 선제적 모니터링
기업은 SAP 시스템의 일부 또는 전부를 하나 이상의 클라우드 플랫폼으로 마이그레이션하여 유연성, 안정성, 고가용성, 데이터 액세스를 개선하고, 비용 절감의 이점을 지속적으로 누릴 수 있습니다. 그러나 복잡한 하이브리드 멀티 클라우드 환경 모...
AI 및 ML 기반 보안 유즈 케이스
Splunk 플랫폼은 보안 유즈 케이스에 널리 사용됩니다. Gartner, IDC 및 Forrester는 Splunk 엔터프라이즈 시큐리티를 SIEM 및 보안 분석 부문 1위로 선정했습니다. 핵심 데이터 플랫폼으로서 Splunk ES는 사용자가 보안 ...
다양해지는 AI 워크로드와 엔비디아 경쟁 프로세서의 가능성
AI는 다양한 측면을 가진 분야로, 엔비디아 GPU 외에도 수많은 다른 칩이 사용될 여지가 있다는 것이 컨설팅 업체인 J 골드 어쏘시에이츠의 연구 결과이다. 데이터센터, 클라우드, 엣지 등 AI의 다양한 사용처와 작업 조건을 고려할 때 AI 지원 시...
"성과 없는 애널리틱스, 개선 없는 머신러닝" AI/ML 프로젝트가 실패하는 이유
데이터 애널리틱스와 머신러닝은 실질적인 비즈니스 가치를 제공하지만, 목표를 달성하는 프로젝트는 거의 없다는 보고서 결과가 발표됐다. 애널리틱스와 머신러닝이 실패하는 이유는 무엇일까? 파운드리의 '2024 CIO 현황 보고서'에 따르면 CIO의 80%...
"잘한 의사결정이 성패 좌우한다" 데이터 기반 기업을 위한 분석 프로세스 개선 7단계
데이터 기반 기업이 되기를 바라는 리더의 핵심 목표는 비즈니스 담당자가 데이터, 예측 모델, 생성형 AI 기능, 데이터 시각화를 사용해서 의사 결정을 개선할 수 있도록 하는 것이다. 리더는 긍정적인 비즈니스 혜택을 산출하는 ...
"AI는 좋은 장난감일 뿐" 성공은 데이터 전처리가 좌우한다
여러분의 회사에서 진행하는 생성형 AI 프로젝트는 실패할 가능성이 거의 확실하다. 마음을 다잡자. 어차피 비즈니스 문제 해결에 AI를 사용해서는 안 된다. 데이터 과학자 사이에서는 이미 인정되는 사실이지만, 기업 경영진에게까지 이러한 지혜가 전달되는 ...
ST마이크로일렉트로닉스, AI 제품 개발 가속화하는 ST 엣지 AI 스위트 출시
다양한 전자 애플리케이션을 지원하는 반도체 업체 ST마이크로일렉트로닉스(STMicroelectronics, 이하 ST)가 엣지 AI 애플리케이션 구현을 간소화 및 가속화하도록 툴, 소프트웨어, 전문지식을 결합한 ST 엣지 AI 스위트(ST Edge A...
ST마이크로일렉트로닉스
ST엣지AI스위트
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AI는 데이터 거버넌스에 어떤 영향을 미치는가
오늘날 AI 도입과 생성형 AI 역량의 급증은 다른 어떤 요인보다도 접근 가능한 데이터가 매우 풍부하다는 점에 탄력을 받았다. AI와 머신러닝용 데이터를 수집, 정리, 구성, 보호하는 것은 그 자체로 하나의 프로젝트가 되었으며, 거버넌스 차원에서 AI...
스노우플레이크, AI 관찰가능성 플랫폼 트루에라 인수
클라우드 기반 데이터 웨어하우스 업체 스노우 플레이크가 머신러닝과 대형 언어 모델의 수명 주기 관리를 전문으로 하는 신생업체 트루에라(TruEra)의 관찰 플랫폼 자산을 미공개 금액에 인수한다. 스노우플레이크는 성명에서 "운영 중인 LLM 앱과 머신...
생성형 AI의 개발 프로세스 이해하기
고대의 머신러닝 시절에는 대규모 언어 모델(LLM)을 조정된 모델의 기반으로 사용하기 위해서는 먼저 모든 데이터를 사용해 가능한 모든 머신러닝 모델을 학습시켜 가장 적합한, 또는 가장 덜 나쁜 모델을 찾아야 했다. 여기서 고대라는 말은 2017년 트랜...
'AI 사각지대 이해하기' CISO의 새로운 역할과 과제
AI가 기업 생태계의 필수적인 요소로 자리 잡으면서, AI의 위치를 파악하고 위험을 줄이는 보안팀의 업무도 중요해지고 있다. 가트너에 따르면 2026년까지 생성형 AI API를 사용하거나 AI 지원 애플리케이션을 배포하는 기업의 수가 80...
키사이트, AI 데이터센터 테스트 플랫폼 출시…AI 인프라 벤치마킹 지원
키사이트테크놀로지스가 AI/ML 네트워크 검증 및 최적화 분야의 혁신을 가속화하도록 설계된 키사이트 AI 데이터센터 테스트 플랫폼을 출시한다고 16일 밝혔다. 키사이트는 해당 솔루션이 전례 없는 수준의 규모와 효율성으로 AI 인프라의 벤치마킹 역량을 ...
“기계는 어떻게 학습하는가” 자바 개발자를 위한 머신러닝 알고리즘 구현과 학습 - HowTo
챗GPT, 바드 같은 대규모 언어 모델 기반의 AI 챗봇 서비스가 인기를 끌면서 AI 시스템의 핵심 요소인 머신러닝도 집중 조명을 받고 있다. 대규모 언어 모델(Large Language Model)은 개발자 사이에서도 빠르게 필수적 코딩 보조 도구로...
“AI 프로젝트의 성패를 결정한다” 효율적인 AI 개발 및 운영을 위한 MLOps 전략 - Tech Summary
AI 시장의 분위기가 바뀌었다. 내부 서비스나 가능성 확인 수준을 넘어 상용 서비스를 염두에 둔 AI 프로젝트가 본격화되면서 안정적이고 효율적인 운영이 또 하나의 핵심 과제가 됐다. 데이터 전처리부터 모델 개발, 학습, 배포 운영까지 AI 라이프사이클...
구글, 초경량 오픈소스 AI 모델 ‘젬마’ 공개 “책임감 있는 AI 개발 지원”
구글이 오픈소스 AI 모델 제품군 젬마(Gemma)를 공개했다. 구글은 젬마가 "책임감 있는 AI" 개발에 참여하는 개발자와 연구자를 지원하기 위해 설계됐으며, 제미나이 모델 구축에 사용된 것과 동일한 연구 및 기술을 바탕으로 개발했다고 말했다.&nb...
프로덕션 레디 AI/ML 환경을 구축하기 위해 고려해야 할 중요 사항
인공지능(AI), 머신 러닝(ML), 딥러닝(DL)은 데이터를 사용해 비즈니스 인사이트를 제공하고, 태스크를 자동화하며, 시스템 기능을 발전시킵니다. 이러한 기술은 고객과 직원에서부터 개발과 운영에 이르는 비즈니스의 모든 측면을 혁신할 잠재력...
AI/ML로 경험하는 비즈니스 성장
인공지능/머신 러닝(AI/ML) 기술은 모든 비즈니스 부문에 획기적인 변화를 가져오며, 가치 있고 측정 가능한 성과 도출에 도움이 될 수 있습니다. Red Hat® OpenShift® AI는 Red Hat OpenShift에서 AI/ML 실험 및 모델...
“AI 열풍 속 워크스테이션의 가치 재조명” 업무용 PC 및 워크스테이션 사용 현황 조사 보고서 - Tech Insight
챗GPT로 촉발된 생성형 AI 열풍이 전 산업군을 휩쓸면서 AI 관련 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 관심이 높아지는 가운데, 워크스테이션의 성능과 안정성이 재조명되고 있다. 일반 PC로는 감당하기 어려운 AI 관련 워크로드를 처리할 수 있는 합리적인 ...
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