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BI|분석

“운영 관리가 AI/ML의 성패를 결정한다” 머신러닝을 위한 MLOps 전략과 HPE Ezmeral MLOps - IDG Summary

과학 기술에는 어두운 이면이 존재한다. 인간의 이미지를 실제와 유사하게 합성하는 ‘딥페이크(Deepfake)’도 이런 논란이 있는 대표적인 기술이다. 가장 널리 알려진 사용례가 가짜 뉴스와 디지털 성범죄 영상 제작일 정도로 딥페이크의 역기능을 우려하는 목소리가 크다. 하지만 순기능도 간과해서는 안 되는 부분이다. 딥페이크로 그리운 사람의 생전 모습을 재현하거나 고품질 합성 영상을 제작해 영화 산업의 효율을 높일 수 있으며, 질병 진단에 활용하기도 한다. 특히 최근에는 적은 양의 데이터에 AI 알고리즘을 적용해 데이터양을 늘리는 ‘데이터 증강’ 분야에서 새로운 게임 체인저로 주목받고 있다. 다양한 활용사례를 통해 딥페이크의 명암을 살펴보고, 의미 있는 발전 방향을 모색해 본다. 주요 내용 - “AI가 낳은 괴물?” 딥페이크의 탄생 - 딥페이크의 핵심 기술 ‘GAN’ - 그리고 시작된 가짜와의 전쟁 - 산업 전반의 혁신을 가져올 ‘게임 체인저’로서의 딥페이크 - 딥러닝을 활용한 딥페이크 탐지 기술 동향 - 딥페이크를 감당할 사회적 역량이 필요한 시점

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BI|분석

“운영 관리가 AI/ML의 성패를 결정한다” 머신러닝을 위한 MLOps 전략과 HPE Ezmeral MLOps - IDG Summary

AI/ML 프로젝트 중 프로덕션까지 살아남는 비중은 매우 낮다. 적절한 데이터 부족, 컴퓨팅 자원 부족 등 여러 이유가 있지만, 본질적인 이유는 AI/ML 모델 구현, 훈련, 배포, 모니터링 등 전체 생명주기를 아우르는 관리 체계 부재에서 찾을 수 있다.  HPE Ezmeral MLOps를 예로 AI/ML 프로젝트의 성공 비율을 높이는 MLOps 전략에 대해 알아보자.  주요 내용 - AI/ML 프로젝트의 성공률을 높여라 - 누구나 쉽게 활용할 수 있는 MLOps 솔루션 - 민첩성 보장하는 MLOps와 데브옵스의 통합 - HPE Ezmeral MLOps 활용 사례 - 다양한 배포 옵션으로 인프라와 MLOps 통합 - 디지털 트랜스포메이션을 가속화하는 AI의 역할 변화

HPE 2022.05.09

BI|분석 / 데이터센터 / 엔터프라이즈 아키텍처|SOA / 인프라 관리 / 클라우드 컴퓨팅

‘AI 인프라와 씨름하지 마세요’ HPE와 엔비디아가 내놓은 해법 - IDG Tech Dossier

AI가 모든 업종에 걸쳐 비즈니스 여러 부문에 침투해야 할 필요성이 공감대를 얻어가고 있다. 이에 따라 초기 파일럿 프로젝트 때와 다른 접근방식과 아키텍처, 도구, 문화의 필요성이 대두되고 있다. 각종 AI 워크로드를 온프레미스 IT 인프라스트럭처를 쉽게 실행할 수 있도록 돕는 도구인 '엔비디아 AI 엔터프라이즈'를 알아보는 한편,  이를 HPE 그린레이크 하이브리드 클라우드 패키지를 결합해 효과를 극대화한 HPE GreenLake AI as a Service에 대해 살펴본다. 주요 내용 -> AI, 비즈니스 현장 속으로 -> 새로운 도구와 그릇이 필요하다 -> ‘낮아진 문턱을 더 허물다’ HPE와 NVIDIA의 ‘AI as a Service’ 해법 -> HPE GreenLake AI as a Service의 주요 혜택 -> 일문일답 | “프라이빗 클라우드에 특화된 최초이자 유일한 AI as a Service” 한국 HPE 신장규 이사

HPE 2022.04.05

BI|분석

“데이터 접근성과 활용성을 높여라” AI/ML을 위한 통합 데이터 플랫폼 전략 - Tech Summary

데이터의 가치가 나날이 높아지고 있다. AI/ML, 분석 같은 데이터 집약적인 워크로드가 빠르게 늘고 있기 때문이다. 하지만 이처럼 중요한 데이터 활용에 많은 조직이 어려움을 겪고 있다. 데이터 세트는 빠른 속도로 확장되고 있고, 이들 데이터는 파일, 객체, 스트림, 데이터베이스 등 여러 위치에 저장된다.  문제는 이들 데이터를 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 과학자가 접근해 활용하는 것이 점점 복잡해지고 있다는 것이다. 데이터를 다루는 전문가들이 더 생산적이고 효율적으로 작업을 하는 유일한 해결책은 통합 분석 플랫폼을 구축하는 것이다. 너무 많은 도구와 절차로 인한 복잡성의 문제에 직면한 기업들의 고충과 이를 통합 분석 플랫폼이 어떻게 해소할 수 있는지 HPE 에즈메랄 통합 분석 플랫폼을 통해 살펴보자.  주요 내용 - 데이터 접근과 활용에 대한 도전 과제 - 복잡성을 해결하는 4가지 원칙 - 4대 원칙에 충실한 통합 분석 플랫폼 - 데이터 패브릭 기반의 글로벌 데이터 통합 - 더 큰 자유와 선택

HPE / 영우디지탈 2022.03.29

BI|분석

매직 쿼드런트: 엔터프라이즈 대화형 AI 플랫폼 - 가트너

엔터프라이즈 대화형 AI 플랫폼은 기업 내 다양한 챗봇 사용 사례를 자동화해 여러 비즈니스 유닛 전반에 걸쳐 오케스트레이션 및 운영되는 봇을 생성합니다. 대화형 AI를 담당하는 애플리케이션 리더는 적합한 벤더를 평가하기 위해 본 매직 쿼드런트 보고서를 활용해야 합니다. 본 매직 쿼드런트 보고서에서 리더군으로 분류되는 코어에이아이는 미국에 본사를 둔 기업으로, 인도와 런던, 도쿄, 한국에서 사무실을 운영하고 있습니다. 대규모 파트너 네트워크를 바탕으로 광범위한 지리적 입지를 유지하고 있습니다. 넓은 의미에서 볼 때 Kore.ai Experience Optimization Platform은 인터페이스 및 프로세스 구축 기능을 통해 인접 제품 범주로 확장되는 대화형 AI를 위한 노코드 플랫폼입니다. 해당 플랫폼은 모든 주요 채널 및 사용 사례를 지원합니다. 또한 코어에이아이는 대규모 추가 및 보완 제품 포트폴리오를 통해 광범위한 대화형 AI 사용 사례에 적합한 포트폴리오를 완성합니다. <14p> 주요 내용 - 시장 정의/설명 - 매직 쿼드런트 - 맥락 - 평가 기준 정의

Kore.ai 2022.03.07

BI|분석

챗봇 vs 가상 비서 - 비교 분석

본 백서는 대화형 인공지능(AI)을 통해 고객/직원/상담원 경험을 혁신하고자 하는 기업들을 위해 작성되었다. 본 백서는 봇(bot)의 중요성과 현대적 라이프스타일에서 얼마나 흔하게 사용되는지 기술한다. 또한, 차세대 사용자 경험을 달성함에 있어 챗봇의 한계와 가상 비서가 이런 한계를 극복하는 방법에 대해 중점적으로 설명하며, 챗봇과 가상 비서의 비교 분석을 제공한다. 대화의 맥락과 사용자 감정을 이해하고, 한 번에 여러 요청을 처리하며, 대화 도중에 입력값을 변경하고, 일상적 대화를 나누거나 위젯 형식으로 데이터를 표시하는 등의 다양한 기능을 상세하게 설명하였다. 각 기능에 대한 이해를 돕기 위해 대화 시나리오를 사용했으며, 이를 통해 챗봇과 가상 비서의 대화 방식을 비교해볼 수 있다. 본 백서에서는 챗봇과 가상 비서의 차이점, 가상 비서 실행 시 챗봇 대비 얻을 수 있는 추가 이점 등을 심도 있게 다루었으며, 가상 비서가 디지털 혁신을 달성하도록 지원하는 방식에 대한 전반적인 개념을 이해할 수 있을 것이다. <16p> 주요 내용 - 일상 속 챗봇 - 챗봇의 한계 - 가상 비서의 진화 - 챗봇 vs 가상 비서 - 심층 비교 - 가상 비서의 비즈니스적 이점

Kore.ai 2022.03.07

BI|분석

기계 학습으로 4차 산업 혁명 추진 : 더 스마트하고, 빠르고, 경제적인 성장을 위한 비결 찾기

제조, 에너지, 광업, 농업, 운송 등의 분야에 속한 산업 기업들은 데이터를 수집하고 분석하고 이해하기 위한 노력의 일환으로 산업 기업이 클라우드 컴퓨팅, 사물 인터넷 (IoT), 고급 분석, 기계 학습 등의 새로운 기술을 채택하는 비율이 점차 커졌습니다. 그러나 과제는 존재합니다. 이러한 시스템에 묶여 있는 데이터를 해방시키기가 쉽지 않을 수 있습니다. 또한 지능형 기술로 생성된 방대한 데이터를 정리하고 이해하고 효율적으로 이용하려면 오래된 프로세스를 재검토하고 혁신을 가속화해야 할 수 있습니다. 이 eBook에서는 오늘날의 산업 기업이 기계 학습을 활용하여 디지털 트랜스포메이션 및 관련 이점을 추진하고 있는 현황을 알아봅니다. 그런 다음 산업계의 공통 과제를 살펴보고, AWS를 통해 기계 학습을 채택하여 그러한 과제를 극복하는 방법을 알아봅니다. <22p> 주요 내용 - 오늘날의 제조업체에서 기계 학습을 통해 성과를 내는 방법 - 산업계의 과제 : 자산 성능 개선 - 비즈니스 과제 : 품질 관리 - 비즈니스 과제 : 엣지에서 운영 효율성 개선 - 비즈니스 과제 : 수요 예측 및 재고 관리 - 비즈니스 과제 : 데이터에서 더 많은 가치 창출

Amazon Web Services 2022.01.25

BI|분석 / 데이터베이스 / 오픈소스

"클라우드 데이터는 클라우드 DW에" EDW의 7대 과제와 해결 방안 - IDG Summary

최근 많은 기업이 레가시 시스템들을 퍼블릭 클라우드로 전환함에 따라 클라우드 환경에서 생성되는 데이터를 저장, 분석하는 DW(Data Warehouse) 시스템도 클라우드로의 전환을 꾀하고 있다. DW 퍼블릭 클라우드 서비스는 기존 EDW(Enterprise Data Warehouse)의 많은 과제를 해결할 수 있으며, 특히 아키텍처에 대한 유연성과 확장성을 기업에 제시한다. 전통적인 EDW가 갖고 있던 고질적인 문제점을 알아보고, 이를 해결하는 방안에 대해 살펴보자. 주요 내용  - 기존 데이터 웨어하우스의 7대 과제  - 퍼블릭 클라우드 환경 DW “빠른 구축과 비용절감" - CDW, BI와 ETL 작업을 분리  - 클라우드 DW 비용절감의 핵심, 오토서스펜드 타임아웃 - 클라우데라, DW에 확장성과 가격 대비 성능 제공

Cloudera 2022.01.19

BI|분석 / 엔터프라이즈 애플리케이션

“하이퍼 오토메이션을 위한 초석” AI OCR의 이해 - IDG Tech Report

최근 RPA의 핵심 기술로 AI 기반 광학 문자 인식, ‘AI OCR’이 각광받고 있다. AI OCR은 학습 기반의 AI 알고리즘을 통해 문서 분류 및 데이터 추출 과정의 효율성과 정확도를 높여 복잡한 문서를 처리하지 못하는 전통적인 OCR의 한계를 보완했다. 기업 데이터의 약 80%를 차지하는 각종 비정형 문서에 대해 맥락 이해를 통한 데이터 오류 수정, 잠재적인 리스크 예측까지 가능하다는 점에서 활용 분야가 더욱 확대될 것으로 보인다. 다만, 한글과 필기체를 정확하게 인식하는 것은 여전히 기술적 과제로 남아있다. 또한, AI 모델 및 알고리즘을 악용한 각종 사이버 공격을 인지하고 대비해야 할 것이다. AI OCR의 작동 방식과 기존 OCR에 비해 갖는 차별점을 이해하고, 그 이면에 가려진 문제도 함께 살펴본다. 주요내용 - “노이즈 제거부터 맥락 이해까지” 다재다능한 AI OCR - 비정형 데이터 처리를 통한 하이퍼 오토메이션 가속화 - 기존 OCR과의 차별점 1. 스캔 도구와 인식 환경의 제약 감소 - 기존 OCR과의 차별점 2. 딥러닝 기반의 표 영역 인식 - 기존 OCR과의 차별점 3. AI 알고리즘 활용으로 모듈 간소화 - 기존 OCR과의 차별점 4. 이미지 정보 보호 - AI OCR 작동 방식 - 금융권에서 빛을 발하는 AI OCR - AI OCR도 못 막는 보안 공격 - 한글과 필기체 인식의 난제

ITWorld / Lomin 2022.01.19

BI|분석

글로벌 금융 리서치 #2: 금융서비스 혁신을 위한 지능형 자동화(RPA) 로드맵

불확실성으로 가득한 미래에는 발전을 거듭하고 변화에 민첩하게 대응할 필요성이 더욱 대두될 것입니다. 금융 서비스 조직은 AI 및 지능형 자동화를 통해 프로세스를 확장하고, 우선순위가 높은 업무에 활용할 수 있는 인적 리소스를 할당하며, 결과적으로 고객 경험을 개선하는 방법을 파악할 수 있습니다. 그러나 금융 전문가들이 자동화의 논리와 이점을 이해하고 있는 반면, 현재 업무 환경은 변화에 대응하도록 조성되어 있지 않습니다.  바로 이러한 노력을 통해 지능형 자동화의 이후 단계가 실현되고 더 많은 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대됩니다. 가장 큰 변화를 만드는 핵심 요소는 디지털화 및 자동화가 진행되기 전에 모든 전환 작업에서 주요 프로세스를 재구상하고 재구성하는 노력이 수반되어야 한다는 것입니다. McKinsey는 “기업이 자동화에 착수하기 전에 재구성 작업을 진행하면 성공률이 40% 증가합니다 “라고 말합니다.<22p> 주요 내용 - 새로운 운영 모델의 기본 원칙 - 조직 전반에서 지능형 자동화를 주류로 만들기 - 연구 결과 - 전략적인 하향식 지능형 자동화를 위한 명확한 경로 만들기

Blue Prism 2022.01.05

BI|분석

글로벌 금융 리서치 #3: 고객과 미래 금융 비즈니스를 위한 지능형 자동화(RPA)

금융 기관이 직면한 과제에는 ESG 같은 영역의 규제뿐 아니라, 은행이 취약한 고객을 공정하게 대우하고 개인화된 상품과 서비스를 제공할 것이라는 기대감이 커지고 있다는 점도 포함됩니다. 한편 전 세계적으로 급증하는 랜섬웨어 공격과 부정행위로 인해 보안 우려가 높아지면서 비용 절감에 대한 압력이 계속되고 있습니다. 또한 은행은 애자일 핀테크의 영향으로 가치 창출 서비스가 분리되고 있으며, 대출 상품에서 이미 대형 기술 기업의 존재감이 증가하는 광경을 목격하고 있습니다. 이제 은행이 고객과의 관계를 유지하려면 다른 관점에서 성공을 측정해야 한다는 것은 분명합니다. 빠르고 효율적인 운영도 중요하지만 개인화와 훌륭한 고객 서비스의 중요성 또한 커지고 있습니다. 스마트 리더십과 더불어, 기술은 고객 서비스에 대한 접근 방식을 전환하고 재구성하기 위해 금융 기관이 이용할 수 있는 가장 중요한 수단이 될 것입니다.  <17p> 주요 내용 - 고객이 무엇을 원하는지 진정으로 파악 - 고객 인사이트 활용 - 조사 결과 - 고객 경험 개선

Blue Prism 2022.01.05

BI|분석

글로벌 금융 리서치 #1: 지능형 자동화(RPA)와 금융 서비스 업무의 재구성

이 보고서는 2020년 12월~2021년 1월에 PollRight가 미국, 영국, 프랑스, 독일, 북유럽, 중동 및 아프리카, 아시아와 오스트랄라시아 전역에서 백오피스 운영에 관여하는 고위 간부급 이상의 은행 전문가 총 550명을 대상으로 실시한 독립적인 리서치에 기반하여 작성되었습니다. 현재의 지능형 자동화는 적응력과 전반적인 탄력성 및 고객에게 제공하는 경험의 품질을 높일 필요가 있는 금융서비스 업계에는 그야말로 최적의 시점에 도래했다고 볼 수 있습니다. 새로운 디지털 중심의 경쟁업체와 빅테크 주자들이 경쟁 위협을 야기하고 있지만, 금융서비스는 자동화 기술을 활용하여 새로운 상품과 파트너십을 구축하고 향후에는 사람, 시스템과 디지털 워크포스가 각각 1/3씩을 차지하는 형태로 운영 방식을 재구성하는 기회로서 이러한 상황을 활용할 수 있습니다.<7p> 주요 내용 - 과제 : 금융서비스 업무의 재구성 - 전략 개선을 위한 기술 활용 - 팬데믹으로 인한 새로운 업무 방식 도입의 가속화 - 변화를 이끌어내는 지능형 자동화

Blue Prism 2022.01.05

BI|분석

데이터를 활용한 제조업의 디지털 트랜스포메이션 전략 - IDG Summary

제조업은 인더스트리 4.0 시대를 맞아 디지털 전환 속도를 높이고 있다. 제조의 디지털 전환의 핵심으로 많은 이들이 데이터를 꼽는다. 제조 기업은 많은 데이터를 보유하고 있다. 하지만 이를 중요한 의사결정을 지원할 수 있는 정보로 가공해 활용할 수 있는 환경을 갖추고 있는 곳은 많지 않다. 물론, 이미 상당한 수준의 디지털 전환을 이룬 곳도 많다.  데이터 활용에서 리더십을 발휘하고 있는 국내외 주요 기업들의 사례를 통해 제조 프로세스 엔지니어링, 공급망, 영업 및 마케팅 등의 업무 영역에서 데이터 중심 의사결정이 어떻게 손쉽게 이루어질 수 있는지 소개한다. 주요 내용 - 문제 해결의 열쇠 ‘데이터’ - 데이터 중심의 디지털 전환의 최우선 목표 ‘시각화’ - 데이터 분석을 보편적인 역량으로 만드는 ‘태블로’ - 네패스 사례를 통해 본 데이터 중심 조직으로의 여정 - 글로벌 선도 제조 기업의 데이터 전략

Tableau 2021.12.28

BI|분석 / ERP|CRM|SCM / SaaS / 엔터프라이즈 아키텍처|SOA / 엔터프라이즈 애플리케이션 / 전자상거래

엔드투엔드 영업관리 시스템을 3개월 만에 구축··· 카카오엔터프라이즈-SAP 협업 - IDG Tech Insight

카카오는 축적해온 AI 기술력을 기업 맞춤형 B2B 서비스로 개발해 사업화 한다는 전략 아래 ‘카카오엔터프라이즈’의 분사를 결정했다. B2B 세일즈 프로세스 전체를 뒷받침할 엔드투엔드 솔루션이 요구되는 상황이었지만 주어진 시간은 몹시 짧았다. 단 3개월 만에 엔드투엔드 영업관리 시스템 구축한 카카오엔터프라이즈와 SAP 코리아의 협업 과정과 이를 뒷받침한 SAP CX 라인업에 대해 살펴본다. 주요 내용 Case Study ‘엔드투엔드 영업관리 시스템을 3개월 만에 구축’ 카카오엔터프라이즈-SAP 협업 Solution Guide 디지털 트랜스포메이션, 고객 경험으로 완성한다 · · · ‘SAP CX’ 라인업 살펴보기

SAP 2021.12.13

BI|분석

의료 인공지능 기업 LUNIT : 데이터 사이언스를 위한 HP Z 워크스테이션 CASE STUDY

대한민국 딥러닝 1호 스타트업 기업 루닛의 대표 제품인 ‘루닛 인사이트(Lunit INSIGHT)’는 딥러닝 기반 인공지능 기술을 활용한 의료AI 제품으로 두 종류가 있다. 하나는 흉부 X레이를 분석해 폐 관련 질환을 빠르고 정확히 진단하는 ‘루닛 인사이트 CXR’, 다른 하나는 유방암 등이 의심되는 이상 부위를 알려주는 ‘루닛 인사이트 MMG’다. 이 의료영상 검출 보조 소프트웨어 제품의 개발과 활용에 HP 워크스테이션 모델이 중요한 역할을 수행했다. <8p> 주요 내용 - HP 기술의 정점을 현장에서 구현한 루닛(Lunit)사의 워크스테이션 실사용기 - 극한의 환경에서도 안정적으로 구동 가능한 HP의 내구성과 편의성  - 루닛의 향후 행보에도 든든한 파트너가 될 HP - 무한대의 가능성을 담은 HP 워크스테이션     인텔® 제온® W-11955M 프로세서의 탁월한 설계를 경험해보세요. Ultrabook, 울트라북, Celeron, 셀러론, Celeron Inside, Core Inside, Intel, 인텔, Intel 로고, 인텔 로고, Intel Atom, 인텔 아톰, Intel Atom Inside, Intel Core, 인텔 코어, Intel Inside, Intel Inside 로고, Intel vPro, 인텔 v프로, Intel Evo, 인텔 Evo, Pentium, 펜티엄, Pentium Inside, vPro Inside, Xeon, 제온, Xeon Inside, Intel Agilex, 인텔 Agilex, Arria, Cyclone, Movidius, eASIC, Iris, Killer, MAX, Select Solutions, 셀렉트 솔루션, Stratix, Tofino, Intel Optane 및 인텔 Optane은 인텔사 또는 그 자회사의 상표입니다.

HP Inc 2021.12.01

BI|분석

“미래를 위한 아키텍처” 엣지 컴퓨팅의 현황과 과제 - IDG Deep Dive

디지털 기술이 비즈니스의 모든 영역으로 확장되면서 네트워크 외곽에 있는 일부 디바이스가 디지털 인프라의 첨병이 되곤 한다. 한창 성장 중인 이들 IoT 환경은 이미 수 페타바이트의 데이터를 모으고 일부는 분석을 위해 처리하고 일부는 즉각적인 대응 조처에 사용한다. 이제 변방의 디지털 인프라에도 최적화된 아키텍처가 필요한 시점이다.  엣지 컴퓨팅은 핵심 데이터센터와 지능형 엔드포인트 간의 인프라와 핵심 서비스를 연계하는 역할을 한다. 쉽게 말해, IoT 엔드포인트와 물리적으로 가까운 곳에 실질적인 컴퓨트와 스토리지 계층을 제공해 지연없는 응답, 분석을 위한 데이터 전송 감소 등의 이점을 얻을 수 있다. 이미 여러 산업군에서 맹활약 중인 엣지 아키텍처의 가치를 사례를 통해 확인하고, 실제 엣지 컴퓨팅 구현 및 운영 과정에서 고려해야 할 보안 문제와 숨어있는 함정을 짚어본다. 또한 엣지 컴퓨팅 도입 방안으로 급부상하고 있는 클라우드 기반 IoT 플랫폼 선태 기준도 제시한다. 주요 내용 - 미래의 아키텍처 ‘엣지 컴퓨팅’ - “트럭에서 위성까지” 엣지 분석 실전 성공 사례 3가지 - “헬스케어의 첨병” 엣지 컴퓨팅이 바꾸는 의료의 미래 - 엣지 보안 : 주목해야 할 4가지 트렌드 - “이로운 만큼 복잡하다” 엣지 컴퓨팅에 숨은 함정 5가지 - 클라우드 IoT 플랫폼을 선택하는 방법

ADLINK Technology / ITWorld 2021.11.23

BI|분석 / 서버|스토리지 / 스토리지 / 스토리지 관리 / 스토리지 하드웨어

“AI 학습 속도가 기업의 경쟁력” 인공지능용 스토리지의 5가지 조건 - IDG Summary

오늘날 인공지능은 의료 현장 곳곳에서 널리 사용된다. 최근에는 민간 영역뿐만 아니라 군도 인공지능을 통해 의료 서비스 개선에 나서고 있다. 그러나 실제로 의료 분야에서 인공지능을 성공적으로 활용하는 것은 그리 녹록지 않다. 특히 스토리지의 속도와 안정성, 편의성 측면에서 많은 기업과 공공기관이 애를 먹고 있다. 인공지능의 장점을 100% 활용하기 위해  고성능 스토리지가 필요한 이유와 인공지능용 고성능 스토리지의 핵심 요건을 알아본다. 국내외 주요 사례를 통해 고성능 스토리지에 대한 투자 가치를 분석한다. 주요 내용 - AI 프로젝트가 실패하는 숨겨진 이유 - AI용 스토리지의 필수 요건 5가지 - F1 레이싱팀이 IBM ESS 3000을 선택한 이유 - AI 학습 시간 줄이는 과감한 투자가 필요한 시점

IBM / 유니포인트 2021.11.19

BI|분석

사례로 알아보는 AI/ML의 성공 비결 - IDG Deep Dive

모든 IT 솔루션 업체가 AI를 전면에 내세우고 전 산업군의 모든 기업이 AI 도입에 나서면서 AI/ML은 하이프사이클의 정점에 있는 것처럼 보인다. 하지만 그렇다고 기업이 AI/ML 기술과 솔루션으로 가시적인 비즈니스 혜택을 실현하지 못하고 있는 것은 아니다. 기술적인 발전에 못지않게 기업 현장의 AI/ML은 이미 많은 시행착오와 학습을 통해 성공 비결을 추출해 내기에 이르렀다. AI/ML 프로젝트가 성공하는 비결과 이를 위한 현실적인 팀 구성 방안을 살펴보고, 다양한 산업군의 실제 AI/ML 사례를 알아본다. 주요 내용 - 사례로 확인하는 AI 프로젝트의 8가지 성공 비결 - “데이터 과학만으로 부족” 현실 속 AI팀의 조건 - “AI로 주문 경험 혁신” 파파존스의 CX 레시피 - "대규모 폭풍 사태에도 운영 지속" UPS 예측 분석 - "세일즈 업셀링 시간 단축" 의류회사 칼하트의 AI 활용 - “골치 아픈 문틀 인식 문제 해결” BMW 컴퓨터 비전  - “미세한 오류도 찾아낸다” 인피니언, AI 기반 품질 관리  

ITWorld 2021.10.28

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