오픈소스 ML옵스(MLops) 플랫폼 업체 클리어ML(ClearML)은 지난 26일 ‘2023년 ML옵스:미래는 어떻게 될 것인가?’이라는 연구 결과를 공개했다. 미국의 머신러닝 의사결정자 200명을 설문 조사해 만든 보고서로 머신러닝 운영의 핵심 트...
2023.02.02
오픈소스 ML옵스(MLops) 플랫폼 업체 클리어ML(ClearML)은 지난 26일 ‘2023년 ML옵스:미래는 어떻게 될 것인가?’이라는 연구 결과를 공개했다. 미국의 머신러닝 의사결정자 200명을 설문 조사해 만든 보고서로 머신러닝 운영의 핵심 트...
2023.02.02
"효과적인 팀워크를 위한 머신러닝 프로세스 표준화는 ML옵스에 대한 수요를 촉진했다. 또한 모니터링 가능성과 확장성은 ML옵스 시장의 성장을 주도할 것으로 예상된다. 특히 ML옵스는 DevOps와 IT 간의 마찰을 줄이고 데이터 팀 간의 긴밀한 협력을...
2023.01.05
"효과적인 팀워크를 위한 머신러닝 프로세스 표준화는 ML옵스에 대한 수요를 촉진했다. 또한 모니터링 가능성과 확장성은 ML옵스 시장의 성장을 주도할 것으로 예상된다. 특히 ML옵스는 DevOps와 IT 간의 마찰을 줄이고 데이터 팀 간의 긴밀한 협력을...
2023.01.05
펩시코(PepsiCo)의 트랜스포메이션 책임자 아티나 카니오우라는 클라우드, 애널리틱스, 자동화를 혼합하는 한편 미래를 위한 업스킬링에 중점을 둔 디지털 전략으로 글로벌 기업을 현대화하고 있다. 신입 IT 리더라면 직원들의 신뢰를 얻는 것...
펩시코 디지털 변혁 디지털 트랜스포메이션 애널리틱스 자동화 머신러닝 ML옵스 업스킬링
2022.12.06
펩시코(PepsiCo)의 트랜스포메이션 책임자 아티나 카니오우라는 클라우드, 애널리틱스, 자동화를 혼합하는 한편 미래를 위한 업스킬링에 중점을 둔 디지털 전략으로 글로벌 기업을 현대화하고 있다. 신입 IT 리더라면 직원들의 신뢰를 얻는 것...
2022.12.06
성과를 개선할 수 있는, 즉 비즈니스에 영향을 미치는 영역에서 성공을 거두려는 CIO라면 데이터 과학, ML, AI 프로젝트를 검토해야 한다. 인도의 AI 프로젝트를 조사한 최근의 IDC 보고서에 따르면 AI 프로젝트의 30~49%가 기업...
2022.11.08
‘2022 모델옵스 현황(State of Modelops 2022)’ 보고서에 따르면 대기업의 51%가 초기 단계의 인공지능 파일럿 또는 실험을 했지만 아직 프로덕션 환경에는 투입하지 않은 것으로 나타났다. 38%만이 AI 투자수익률(ROI)을 이야기...
2022.10.25
AI가 마침내 주류로 안착했다. 여러 업종에서 성공적인 개념 증명이 출현했으며, AI를 생산 현장 성공적으로 배치한 사례도 다수 등장했다. 일부 조직들은 기업 전반에 걸쳐 AI/ML 프로젝트를 적용해 파이프라인으로 완성하기도 했다. 이런 ...
2022.03.07
AI가 마침내 주류로 안착했다. 여러 업종에서 성공적인 개념 증명이 출현했으며, AI를 생산 현장 성공적으로 배치한 사례도 다수 등장했다. 일부 조직들은 기업 전반에 걸쳐 AI/ML 프로젝트를 적용해 파이프라인으로 완성하기도 했다. 이런 ...
2022.03.07
글로벌 신용정보평가사 ‘엑스페리언(Experian)’은 데이터를 원동력으로 하는 회사라는 사실에 자부심을 갖고 있다. 그리고 이러한 데이터 중심 활동의 선봉에는 ‘엑스페리언 데이터랩(Experian DataLabs)’이 있다. 이 사업부는 데이터로 비...
2022.02.25
AI 프로젝트를 성공시키려면 비즈니스 가치, 학습용 데이터, 문화적 준비가 필수다. 이 3가지가 모두 없다면 기존 솔루션이 더 적합할 수도 있다. 인공지능(AI) 도입이 증가하고 있다. 최근 발표된 맥킨지의 설문조사 결과에 따르면 55%의 기업이 적...
인공지능 머신러닝 디지털 트랜스포메이션 도미노 피자 데이터세트 ML옵스 질로우 NLP 데이터 과학
2022.01.25
AI 프로젝트를 성공시키려면 비즈니스 가치, 학습용 데이터, 문화적 준비가 필수다. 이 3가지가 모두 없다면 기존 솔루션이 더 적합할 수도 있다. 인공지능(AI) 도입이 증가하고 있다. 최근 발표된 맥킨지의 설문조사 결과에 따르면 55%의 기업이 적...
2022.01.25
커뮤니케이션 격차(communications gap)로 인해 프로덕션 단계에 도달하지 못하는 AI 프로젝트가 부지기수다. AI 프로젝트를 아이디어에서 현실로 옮기는 것은 악순환이다. 이를 해결하는 방법은 한 가지뿐이다. 애초에 순환을 시작...
2021.07.26
글로벌 피자 브랜드 도미노(Domino’s)가 ‘ML옵스(MLOps)’를 활용하고 있다. ML옵스는 도미노의 데이터 과학팀이 IT 지원 없이도 데이터 모델을 갱신하고 프로덕션 환경에 투입할 수 있도록 지원한다. 다른 대형 브랜드와 마찬가지...
2021.05.06
클라우드와 각종 플랫폼 기술의 시대 속에서 ‘통합적’(unified)이라는 단어는 진부하기 그지없다. 통합 플랫폼, 통합 툴셋, 통합적 접근, 통합적 UI, 통합적 기능 세트 등이 표현이 그야말로 난무한다. IT계에는 제멋대로 가져다 쓰는...
인포매티나 시민 개발자 통합 데이터 플랫폼 통합적 데이터 플랫폼 ML옵스 클라우드 데이터 통합 엔진
2021.03.18
클라우드와 각종 플랫폼 기술의 시대 속에서 ‘통합적’(unified)이라는 단어는 진부하기 그지없다. 통합 플랫폼, 통합 툴셋, 통합적 접근, 통합적 UI, 통합적 기능 세트 등이 표현이 그야말로 난무한다. IT계에는 제멋대로 가져다 쓰는...
2021.03.18
대부분의 전문 소프트웨어 개발자에게 애플리케이션 라이프사이클 관리(Application Lifecycle Management, ALM)는 당연히 사용하는 툴이다. 그러나 소프트웨어 개발 배경이 없는 경우가 많은 데이터 과학자는 대체로 머신러닝 모델에 ...
2020.09.24
대부분의 전문 소프트웨어 개발자에게 애플리케이션 라이프사이클 관리(Application Lifecycle Management, ALM)는 당연히 사용하는 툴이다. 그러나 소프트웨어 개발 배경이 없는 경우가 많은 데이터 과학자는 대체로 머신러닝 모델에 ...
2020.09.24
‘알고리드미아 팀즈(Algorithmia Teams)’은 소규모 그룹을 대상으로 머신러닝 운영 및 관리 기능을 제공하는 종량제 과금 방식(pay-as-you-go)의 클라우드 서비스다. 머신러닝 툴 개발 업체 알고리드미아가 ...
2020.08.28
데이터 과학자가 데이터를 태깅하고 정확한 머신러닝 모델을 만들기가 어렵다고 하지만, 프로덕션에서 머신러닝 모델을 관리하는 일은 이보다 더 까다로울 수 있다. 모델 드리프트(Model Drift) 인식, 업데이트된 데이터 집합을 사용한 모델 재학습, 성...
2020.08.26
데이터 과학자가 데이터를 태깅하고 정확한 머신러닝 모델을 만들기가 어렵다고 하지만, 프로덕션에서 머신러닝 모델을 관리하는 일은 이보다 더 까다로울 수 있다. 모델 드리프트(Model Drift) 인식, 업데이트된 데이터 집합을 사용한 모델 재학습, 성...
2020.08.26