머신러닝

데이터 분석 플랫폼을 선택하는 방법

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...

데이터 데이터분석 머신러닝 2020.07.15

[Forrester Total Economic Impact 전망 연구 보고서] IBM Cloud Pak for Data 도입시 기업의 경제적 효과 전망

IBM Cloud Pak for Data는 기업이 가치를 실현할 수 있도록 데이터 관리와 데이터 사이언스/AI 개발을 통합한 인사이트 플랫폼을 제공합니다. IBM은 Forrester Consulting에게 Forrester 신기술: Total Econ...

CloudPak AI 머신러닝 2020.06.11

인공지능 개인화 상품 추천 백서

다양한 상품 확보, 즉 상품 구색을 갖추기 위한 소싱(Sourcing) 역량은 이커머스 기업에 있어서 필수 불가결한 경쟁요소다. 다만 이커머스 서비스(온라인 쇼핑몰)가 취급하는 상품과 정보량이 급증하면서 이로 인해 고객이 상품 선택에 어려움을 겪거나 ...

인공지능 이커머스 상품추천 2020.06.08

토픽 브리핑 | "폭발적 성장에도 걸림돌은 있다" 딥 러닝의 현황과 과제

지난 10년 간 인공지능(Artificial Intelligence)의 세계는 엄청난 발전을 보여 각 산업계에서 잘 활용하고 있을뿐만 아니라 IT 산업의 모든 분야에서 없어서는 안될 요소가 됐다. 애플리케이션, 개발 툴, 컴퓨팅 플랫폼, DBMS, 미...

딥러닝 머신러닝 인공지능 2020.06.05

SAS AI-Enhanced Analytics : AI 기반의 의사결정 지원을 위한 SAS의 전략

기업 조직 전체에서 데이터 기반의 의사결정을 실현하기 위해서는 AI를 특정 영역이 아닌 분석 라이프 사이클 전반으로 확대하고, 이 라이프 사이클은 의사결정 프로세스와 연결돼야 합니다. 개방된 플랫폼에서 분석 시간을 줄이고, 그 결과를 운영시스...

인공지능 AutoML 머신러닝 2020.05.20

프로덕션 환경의 머신러닝 모델 도입 방안

Deployment Cycles: Machine Learning vs. Software Development Things to Consider Model Deployment Options Model Deployment Steps ...

머신러닝 2020.05.14

'절차 간소화부터 자동화까지' AI옵스란 무엇인가

데브옵스(DevOps)와 SRE(Site Reliability Engineering)는 애플리케이션을 관리 및 유지하는 데 필수적이다. 여기에 더해 AI옵스(AIops)가 효율성을 한 단계 더 높일 수 있다. IT 운영팀은 시스템 및 애플리케이션의 ...

애플리케이션 AI옵스 SRE 2020.05.13

AI 기반 ‘지능형 자동화’ 시대의 RPA 식품·의약품 분야 사례 - IDG Summary

불과 2~3년 만에 기업의 기술 도입 우선순위 상위를 차지하며 돌풍을 일으키고 있는 RPA(Robotic Process Automation)가 AI와 결합하면서 초자동화 (Hyperautomation)의 시대를 열고 있다. 물론 처음부터 알파고급 AI...

AI 머신러닝 RPA 2020.04.28

AI 기반의 디셉션 기술 현황, '배포 속도 높이고 결과 향상'

지난 몇 주 동안 사이버보안 환경에 급격한 변화가 일어났다. 직원들이 집에서 일하면서 노출된 공격 표면이 늘고 비일상적인 사용자 행동 패턴이 폭증했다. 또한 원격 협업 플랫폼 중에서는 철저한 평가를 거치지 않은 채 배포된 경우도 있다.   ...

인공지능 AI 머신러닝 2020.04.17

2020 새로운 데이터 시대를 위한 IT 인프라 전략 “컨테이너 중심의 하이브리드 클라우드” - IDG Tech Insight

퍼블릭 클라우드와 온프레미스 환경을 가리지 않고 워크로드에 최적화된 인프라를 선택할 수 있는 하이브리드 클라우드가 빠르게 확산되면서, 애플리케이션의 자유로운 이동을 위한 컨테이너 기술에 대한 관심 또한 높아지고 있다. 하지만 컨테이너 기술은 이점만큼이...

컨테이너 AI gpu 2020.04.14

우리 회사 데이터 레이크는 얼마나 개방적인가?

데이터 레이크는 변환된, 신뢰할 수 있는 데이터 집합과 함께 원시 형식의 데이터를 저장하고, 데이터 탐색과 인터랙티브 분석, 머신러닝과 같은 다양한 분석 작업을 위해 이 데이터에 대한 프로그램식 액세스와 SQL 기반 액세스를 모두 제공하는 시스템 또는...

데이터베이스 빅데이터 머신러닝 2020.04.14

“클라우드와 AI로 완성하는 RPA 여정” 전사적 RPA 구현을 위한 과제와 해법 - IDG Tech Insight

이미 대세로 자리 잡았다는 평가를 받는 RPA이지만, 기업이 RPA를 제대로 구현해 전사적으로 확산하는 데는 많은 장애물이 있다. 따라서 이런 장애물을 극복하기 위한 RPA의 진화 역시 계속되고 있다. 클라우드와 AI가 RPA의 다음 여정으로 주목받는...

인공지능 클라우드 머신러닝 2020.04.07

도미노 피자 배달 속도에 기여한 AI 이야기

인공지능)과 머신러닝이라는 단어를 들으면 우주 탐사와 생물 의학처럼 연구 개발에 크게 의존하는 선진 산업이 떠오른다. 그러나 사실 AI와 머신러닝은 모든 업계가 주시해야 하는 기술이다. 소매업도 마찬가지다. 현대는 고객 서비스의 시대이며, 서비스의 작...

AI 엔비디아 도미노피자 2020.04.02

토픽 브리핑 | “누가 AI를 어렵다고 했나?” 쉽고 친근해진 AI와 머신러닝

클라우드 애플리케이션과 대규모 데이터 분석에 대한 수요가 급증하면서 AI 기술에 대한 투자도 늘고 있다. 시장조사업체 마켓앤마켓(Market and Market)의 조사 결과에 따르면 AI 시장 규모는 2025년까지 1,910억 달러로, 연 평균 성장...

스위프트 AI 개발자 2020.03.06

AI 성능, 전문성 부족, 책임 문제 해결 방안 : IDC

AI 모델의 개발, 훈련 시간을 단축시켜 위험, 손실을 줄이고 보안, 성능 문제를 미연에 방지하고 싶으십니까?  프로세스 자동화 및 MPC(massively parallel computing)인프라 채택으로 초기 단계부터 투명성, 훈련 시간등...

학습 인공지능 AI 2020.03.05

훈련 데이터 없이 AI 만든다…'제로 샷' 학습을 아시나요?

AI(인공지능)는 현대 문명에서 가장 완벽한 꿈의 분야다. 거리에서 아무나 붙잡고 AI가 무엇을 기반으로 실행되는지 물어보면, 아마 '훈련 데이터'를 언급하는 사람은 거의 없을 것이다. 아마도 스스로 멋진 일을 해결하는 방법을 마법처럼 배우는 컴퓨터 ...

인공지능 AI 머신러닝 2020.03.04

2020 CIO 현황 보고서ㅣIT 리더, ‘기술’을 넘어서다

비즈니스 전략 수립부터 수익 창출, 디지털 혁신까지 CIO의 포트폴리오가 확대되고 있다. 확대된 역할만큼 IT 리더들이 힘들게 얻은 리더십이 그 어느 때보다 인정받고 있다. 이제 CIO 다수는 핵심 비즈니스 전략을 수립하는 데 참여하고, 이사회 및 고...

CIO 비즈니스전략 기능적CIO 2020.02.28

자바 개발자를 위한 머신러닝 실전 가이드 - ITWorld How To

자율 주행 자동차와 안면 인식 소프트웨어, 음성 제어 스피커 등은 모두 머신러닝(Machine Learning) 기술과 프레임워크를 기반으로 만들어졌다. 앞으로 10년 동안, 차세대 제품이 우리의 일상과 소프트웨어 개발은 물론, 우리가 만들고 사용하는...

자바 인공지능 개발자 2020.02.19

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