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인공지능 및 머신러닝
AI 소프트웨어 솔루션이 중견 서비스 브랜드의 백오피스 의사결정을 간소화하는 방법
성장하는 많은 서비스 기업에게 있어 차세대 경쟁 우위는 새로운 앱, 대시보드 또는 워크플로 규칙이 아닙니다. 그것은 바로...
인공지능 및 머신러닝
파일럿 단계를 넘어 확장하기 전에 에이전트형 AI 소프트웨어 솔루션의 실제 비용을 계산하기
에이전트는 실제 운영 단계에 들어가기 전까지는 저렴해 보일 수 있습니다. 단일 워크플로우에서 여러 번의 모델 호출, 재시도 등이 발생할 수 있습니다.
인공지능 및 머신러닝
자동화된 머신러닝이 데이터 과학자의 역할을 어떻게 재정의하고 있는가
자동화된 머신러닝은 데이터 과학을 변화시키고 있으며, 반복적인 모델 구축에서 전략적이고 인간 주도의 의사 결정으로 역할을 전환시키고 있습니다.
인공지능 및 머신러닝
생성형 AI 플랫폼 평가: 기업 AI 조달을 위한 기술 프레임워크
기업 구매자들이 시범 운영 예산에서 플랫폼 도입 결정 단계로 넘어가고 있습니다. 가트너는 전 세계 AI 모델 및 플랫폼 지출이...
인공지능 및 머신러닝
소규모 언어 모델이 기업 AI 소프트웨어 솔루션을 혁신할 수 있는 이유는 무엇일까요?
소규모 언어 모델은 모든 작업에 최대 컴퓨팅 성능을 요구하지 않고도 전문적이고 효율적인 AI를 기업 워크플로에 더 가깝게 가져올 수 있습니다.
인공지능 및 머신러닝
온프레미스 또는 API: 생성형 AI 플랫폼 전반의 총 소유 비용
자체 인프라와 API 기반 추론을 비교하는 기업들은 1년 전과는 다른 방식으로 계산하고 있습니다.
인공지능 및 머신러닝
자동화된 머신러닝으로 해결할 수 있는 머신러닝 병목 현상 7가지
자동화된 머신러닝은 데이터 과학자를 대체하려는 것이 아닙니다. 오히려 데이터 과학자들의 업무 속도를 늦추는 작업을 없애는 데 더 큰 잠재력이 있습니다.
인공지능 및 머신러닝
AI를 활용하여 기업 데이터를 현대화하는 방법 (구글 클라우드)
기업 AI는 데이터 아키텍처가 지속적인 인텔리전스를 지원할 때만 실제 운영 환경에 적용될 수 있습니다. 파편화된 데이터 환경, 일관성 없는 거버넌스, 중복된 파이프라인, 그리고 단절된 연결...
인공지능 및 머신러닝
GPU 및 클라우드 인프라 전반에 걸친 비용 효율적인 자동화된 머신 러닝
이제는 학습 효율성이 기업 AI의 총비용을 결정하는 주요 요인이 된 경우는 드뭅니다. 추론, GPU 예약, 유휴 용량, 클라우드 오케스트레이션 등이 그 역할을 대신하고 있습니다.
인공지능 및 머신러닝
소비자용 AI 플랫폼과 기업용 AI 플랫폼의 직원 사용 관리
목표는 실험을 억제하는 것이 아니라 직원들이 생성형 AI 플랫폼을 자신 있게 사용할 수 있는 환경을 조성하는 것입니다.
인공지능 및 머신러닝
생성형 AI 플랫폼을 운영하는 모든 기업 내부의 준비 격차를 분석하기
대부분의 기업은 이미 생성형 AI 플랫폼의 확장에 필요한 인프라를 보유하고 있습니다. 클라우드 용량은 준비되어 있고, 고객 데이터는 중앙 집중화되어 있습니다.
인공지능 및 머신러닝
코드 없는 AI 및 머신러닝으로 제품 출시 기간을 단축하는 방법
코딩이 필요 없는 AI와 머신러닝을 활용하면 몇 달씩 걸리던 엔지니어링 백로그를 며칠 만에 빠르고 효과적인 제품 출시로 전환할 수 있습니다.
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