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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

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

IT 리더십

2022 IT 전망보고서 - IDG Deep Dive

코로나19 사태가 디지털 트랜스포메이션을 가속했다는 것은 의심의 여지 없이 확실하다. 내년에는 이를 발판 삼아 IT 전반에서 디지털 트랜스포메이션 전략을 한층 더 고도화하려는 움직임이 가시화되고 있다. 그렇다면 2022년 IT 부문은 어떤 트렌드를 예상하고 준비해야 할까? 주요 시장조사기관의 보고서와 전망, 벤더의 시각, 실무 전문가들의 설문조사를 토대로 정리해봤다. 2020 Perspectives - 모멘텀은 이미 시작됐다··· 미래 뒤흔들 IT 화두 9가지 - ‘아프리카의 부상, 팀장 직책의 소멸 外’··· 가트너가 전망한 2022년 이후 - CIO들이 지목한 2021~2022 우선순위는? Vendor ViewPoint - 컴퓨팅 경계 넘어서는 '엣지', 일관성과 표준화에 유의할 시점: 델 테크놀로지스 - 하이브리드 업무 환경이 온다, 기업이 고려해야 할 4가지: 마이크로소프트 - “비즈니스 및 ESG를 위한 엔진으로” 2022년 자동화 시장 전망: 유아이패스 - ‘Why’에서 ‘How’로 이동한 데이터 분석, 2022년 본격적 확산이 기대되는 이유: 태블로 - 진화하는 ‘데이터 레이크’에 주목해야 할 시점··· 데이터 레이크 현황과 전망: 효성인포메이션시스템 Survey - 디지털 트랜스포메이션, ‘2막’을 열다··· IDG 테크서베이 2022 IT 전망  

IDG 2021.12.15

BI|분석

Talk Data to Me : 상황으로 배우는 태블로 분석 기법

태블로를 사용하여 데이터를 보고 이해할 수 있게 되기 시작하면, 일반적으로 질문들이 꼬리에 꼬리를 물고 계속 나오는 것을 경험할 수 있습니다. 또한 처음에는 간단한 수준에서 해결되던 궁금증들이 점점 더 정교해지고 구체화되는 경험을 할 수 있습니다. 하지만 한편으로는, 풀어야할 질문이 점점 더 복잡해짐으로 인해 가끔 어떤 방법을 사용해서 분석하는 것이 효과적일지 고민되는 경우가 있을 것입니다. 본 웨비나에서는 "시간 흐름에 따른 부문별 누적 매출 비중 변화는 어떠한가?" "유입 시점별 고객 매출 기여도는 증가하고 있는가 감소하고 있는가?" "재구매율은? 재구매 시점까지 얼마나 시간이 걸리는가?" 등의 실 상황에서 자주 발생하지만 실제로 데이터로부터 답을 구하려고 할 때는 어떻게 해야 하나 고민되는 질문들을, 태블로를 사용하여 얼마나 쉽게 해결할 수 있는지 알아보겠습니다.

Tableau 2017.10.27

BI|분석

Talk Data to Me: 데이터 통합의 기술

하나의 데이터만으로 모든 질문에 답을 얻기 어려울 때가 있습니다. 새로운 인사이트를 얻기 위해서는 교차 데이터베이스 조인이나 데이터 블랜딩을 통해 여러 데이터 셋을 혼합할 필요가 있습니다. 본 웨비나에서는 드레그 앤 드랍만으로 필요한 모든 데이터를 통합하여 새로운 시각으로 탐색하고 숨겨진 인사이트를 발견하는 방법에 대해 알아봅니다. 데이터 통합의 기술을 알려드립니다!

Tableau 2017.10.27

BI|분석

Talk Data to Me : 시간 데이터를 바라 보는 여러 가지 방법

흘러가는 시간은 붙잡을 수 없지만 시간 데이터에 숨은 인사이트는 쉽게 붙잡을 수 있습니다. “시간이나 날짜 = 꺾은 선 그래프”라는 고정 관념에서 벗어나서 다양한 관점으로 시간 데이터를 탐색해 보는 방법을 본 웹 세미나에서 안내합니다. 기존의 차트를 약간만 변경하여 전혀 새로운 각도에서 새로운 인사이트를 발견하는 방법도 알아봅니다. 지금까지의 평범한 시각화와는 차별화된 독특한 방법으로 시간 데이터를 표현하는 아이디어 또한 얻어 가시기 바랍니다.

Tableau 2017.10.27

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