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AIㆍML / 오픈소스

리테일ㆍ이커머스 기업이 옵저버빌리티를 통해 IT 비용을 절감하는 방법

로우코드/노코드는 컴퓨터 프로그래밍 언어로 앱을 구축하는 기존 개발 방식과 달리 코드를 쓰지 않고 드래그 앤 드롭이나 시각적 구성요소로 개발 지식이 없는 현업도 필요한 기능을 직접 앱으로 만들 수 있는 개발 방식이다. 개발자 수요 충족, 기업 내 개발 역량 확보, 프로젝트를 빠르게 진행하고 현업을 지원하는 등의 다양한 장점으로 많은 기업이 로우코드/노코드 개발 도구에 관심을 보이고 있다. 세일즈포스나 마이크로소프트 등 대기업도 로우코드/노코드 앱 시장에 뛰어든 상황이지만, 오픈소스 기반이거나 강력한 무료 버전을 제공하는 대표적인 3가지 앱의 기능과 편의성을 먼저 검토해 보자. 주요 내용 - 인력 공백 메우는 IT 기업의 묘수, 로우코드 앱 - 앱스미스 리뷰 | 예산이 빠듯한 로우코드 개발에서 더 빛난다 - 키스플로우 리뷰 | 원활한 워크플로우를 위한 로우코드/노코드 개발 도구 - 에어테이블 리뷰 | 클라우드에서 더 유연한 로우코드/노코드 도구  

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AIㆍML / 오픈소스

“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...

HPE 2024.03.14

AIㆍML

“반복 속도가 AI의 성패를 결정한다” 산업/제조 현장 AI를 위한 MLOps 전략 - Tech Summary

AI가 전 산업군으로 확산하고 있지만, 산업/제조 현장의 AI는 진퇴양난의 어려움을 겪고 있다. 산업용 AI는 각 기업 고유의 환경에 특화된 목적으로 개발되기 때문에 데이터의 품질이나 규모가 미흡한 경우가 많고, 개발 및 구축 환경의 격차도 크기 때문...

마키나락스 2022.12.02

AIㆍML

“운영 관리가 AI/ML의 성패를 결정한다” 머신러닝을 위한 MLOps 전략과 HPE Ezmeral MLOps - Tech 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 있...

HPE 2022.05.09

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