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... ...
한 때 ‘인공지능(AI)’는 SF소설에서나 나오던 개념이었다. 수십 년의 연구와 상용화를 거쳐 이제 인공지능은 기업 곳곳에서 활용되는 하나의 기본 도구가 됐다.  AI의 현실화가 가장 두드러진 분야는 데브옵스다. 인공지능의 잠재력을 탐색할 ... ...
기업용 서비스형 소프트웨어(SaaS) 제공업체 조호(Zoho)가 조호 데이터프렙(Zoho DataPrep) 애플리케이션과 조호 애널리틱스(Zoho Analytics)를 결합한 AI 기반 셀프서비스 BI 플랫폼을 발표하면서 비즈니스 인텔리전스(BI) 시... ...
AI(Artificial intelligence)과 머신러닝(Machine Learning)은 현재 하이프 사이클(hype cycle)의 정점에 있는 듯하지만, 그렇다고 기업에서 이 2개 기술을 활용해 유형적인 이익을 실현할 수 없다는 의미는 아니다.... ...
최근까지 ‘설명가능성(Explainability)’은 주로 AI 모델 개발 프로세스 말미에서 중요하지만 범위는 좁은 요건으로 여겨졌다. 하지만 이제 설명가능성이 머신러닝 생애주기에 걸쳐 가치를 제공하는 다층적 요건으로 간주되고 있다.  또한... ...
인공지능과 머신러닝은 많은 이점을 제공한다. 하지만 동시에 새로운 취약점을 가져오기도 한다. 이러한 위험을 최소화할 방법을 살펴본다.  신기술을 도입할 때 보안을 뒷전으로 미루는 경우가 많다. 새로운 제품이나 서비스를 최대한 빠르게, 그리고... ...
스팸 걸러내기, 안면 인식, 추천 엔진 등 예측 분석이나 패턴 인식을 수행할 만한 대규모 데이터 세트가 있다면 머신러닝(ML)이 우선적인 해답이다. 무료 오픈소스 소프트웨어가 급증하면서 ML을 폭넓은 환경에서 인기 프로그래밍 언어로 실행하는 것이 수월... ...
IT 리더들이 비즈니스 인사이트를 창출하고자 인공지능과 머신러닝을 어떻게 활용하고 있는지 알아본다.  ‘인공지능(AI)’과 ‘머신러닝(ML)’이 기업에 상당한 영향력을 미치고 있다. AI 및 ML 기술을 활용해 고객 선호도를 예측하고 비즈니... ...
얼마 전까지만 해도 비즈니스 이해관계자나 IT관리자는 왜 퍼블릭 클라우드의 애플리케이션 또는 인프라를 선택해야 하는지 열심히 설명해야 했다. 지금은 중요한 자원이 있는 자체 데이터센터에 워크로드를 구현하려 한다면 아마도 많은 조직에서 반발이 일어날 것... ...
RPA, 머신러닝, 챗봇, 기타 최첨단 도구로 구성된 통합 디지털 플랫폼 덕분에 버라이즌의 네트워크 전문가는 직원경험을 크게 개선할 수 있었다.    무선통신회사 버라이즌(Verizon)은 투박한 구형 소프트웨어로부터 네트워크 및... ...
코로나19 팬데믹은 기업이 사업을 운영하는 방식을 하루아침에 완전히 바꿔 놓았다. 대다수 조직이 모든 직책에 걸쳐 원격 가상 근무를 하지 않을 수 없게 된 것이다. 그만큼의 변화를 겪지 않은 분야가 있다면 고위급 IT인재를 유인하고 모집하며 고용하는 ... ...
미국 최고의 육류가공 회사는 공장에서 코로나 바이러스의 잠재적 확산을 모델링하기 위해 머신러닝으로 전환했으며 작업자 건강을 모니터링하기 위해 컴퓨터 비전을 배치했다. 많은 기업이 경쟁우위를 확보하기 위해 머신러닝(ML) 모델을 탐색하고 있다. 그러나... ...
한때 비밀 실험실이나 공상과학으로 조롱을 받았던 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술이 이제는 주류가 됐다. 더 많은 기업이 고객을 유입시키고 비즈니스 운영을 개선하기 위해 인간의 정신 작용을 모방하는 소프트웨어를 활용하고 있다.   ... ...
클라우드 아키텍처가 뻔하다고 생각할 수 있다. 하지만 이론적으로는 모든 것을 알고 있는 사람들을 의외의 함정에 빠트릴 수 있다.  대부분의 경우 클라우드 아키텍처는 그다지 흥미롭지 않은 주제다. 이미 무엇이 효과적인지 그리고 올바른 아키텍처... ...
RPA가 단순 반복 작업을 없애주는가? 혹시 생산성이 낮아 재설계가 필요한 프로세스를 오히려 지속하게 하는 건 아닐까?  RPA(Robotic Process Automation)가 등장한 지 여러 해가 지났지만, RPA는 여전히 많은 기업이... ...
  1. 칼럼ㅣAI 프로젝트 악순환 고리 끊어라··· 'ML옵스' 마인드셋이 필요한 이유

  2. 1일 전
  3. 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...

  4. 데이터독부터 스플렁크까지··· 추천 'AI옵스' 플랫폼 톱 10

  5. 4일 전
  6. 한 때 ‘인공지능(AI)’는 SF소설에서나 나오던 개념이었다. 수십 년의 연구와 상용화를 거쳐 이제 인공지능은 기업 곳곳에서 활용되는 하나의 기본 도구가 됐다.  AI의 현실화가 가장 두드러진 분야는 데브옵스다. 인공지능의 잠재력을 탐색할 ...

  7. 조호, AI 기반 셀프서비스 BI 플랫폼 출시··· “사용편의성·데이터프렙에 중점”

  8. 2021.07.14
  9. 기업용 서비스형 소프트웨어(SaaS) 제공업체 조호(Zoho)가 조호 데이터프렙(Zoho DataPrep) 애플리케이션과 조호 애널리틱스(Zoho Analytics)를 결합한 AI 기반 셀프서비스 BI 플랫폼을 발표하면서 비즈니스 인텔리전스(BI) 시...

  10. 각 산업으로 확산 중··· 'AI' 기업 성공 사례 3가지

  11. 2021.04.30
  12. AI(Artificial intelligence)과 머신러닝(Machine Learning)은 현재 하이프 사이클(hype cycle)의 정점에 있는 듯하지만, 그렇다고 기업에서 이 2개 기술을 활용해 유형적인 이익을 실현할 수 없다는 의미는 아니다....

  13. 'AI 설명가능성' 도구에서 고려해야 할 4가지

  14. 2021.04.05
  15. 최근까지 ‘설명가능성(Explainability)’은 주로 AI 모델 개발 프로세스 말미에서 중요하지만 범위는 좁은 요건으로 여겨졌다. 하지만 이제 설명가능성이 머신러닝 생애주기에 걸쳐 가치를 제공하는 다층적 요건으로 간주되고 있다.  또한...

  16. 마냥 웃을 순 없다··· AI 그리고 ML 프로젝트, 얼마나 '안전'한가? 

  17. 2020.11.30
  18. 인공지능과 머신러닝은 많은 이점을 제공한다. 하지만 동시에 새로운 취약점을 가져오기도 한다. 이러한 위험을 최소화할 방법을 살펴본다.  신기술을 도입할 때 보안을 뒷전으로 미루는 경우가 많다. 새로운 제품이나 서비스를 최대한 빠르게, 그리고...

  19. ‘머신러닝을 쉽게’··· 추천 오픈소스 도구 14선

  20. 2020.09.25
  21. 스팸 걸러내기, 안면 인식, 추천 엔진 등 예측 분석이나 패턴 인식을 수행할 만한 대규모 데이터 세트가 있다면 머신러닝(ML)이 우선적인 해답이다. 무료 오픈소스 소프트웨어가 급증하면서 ML을 폭넓은 환경에서 인기 프로그래밍 언어로 실행하는 것이 수월...

  22. "알고리즘 재검토가 필요한 시점"··· 머신러닝 최신 성공사례 5선

  23. 2020.08.12
  24. IT 리더들이 비즈니스 인사이트를 창출하고자 인공지능과 머신러닝을 어떻게 활용하고 있는지 알아본다.  ‘인공지능(AI)’과 ‘머신러닝(ML)’이 기업에 상당한 영향력을 미치고 있다. AI 및 ML 기술을 활용해 고객 선호도를 예측하고 비즈니...

  25. '민첩성·확장성에 힘입어 가파른 상승곡선' 2020 클라우드 현 주소

  26. 2020.06.10
  27. 얼마 전까지만 해도 비즈니스 이해관계자나 IT관리자는 왜 퍼블릭 클라우드의 애플리케이션 또는 인프라를 선택해야 하는지 열심히 설명해야 했다. 지금은 중요한 자원이 있는 자체 데이터센터에 워크로드를 구현하려 한다면 아마도 많은 조직에서 반발이 일어날 것...

  28. RPA로 17.3만 시간 업무 자동화··· 버라이즌 CIO의 직원경험 개선

  29. 2020.05.20
  30. RPA, 머신러닝, 챗봇, 기타 최첨단 도구로 구성된 통합 디지털 플랫폼 덕분에 버라이즌의 네트워크 전문가는 직원경험을 크게 개선할 수 있었다.    무선통신회사 버라이즌(Verizon)은 투박한 구형 소프트웨어로부터 네트워크 및...

  31. 코로나19로 달라지는 IT채용 프로세스… 화상면접, 챗봇 등장

  32. 2020.05.13
  33. 코로나19 팬데믹은 기업이 사업을 운영하는 방식을 하루아침에 완전히 바꿔 놓았다. 대다수 조직이 모든 직책에 걸쳐 원격 가상 근무를 하지 않을 수 없게 된 것이다. 그만큼의 변화를 겪지 않은 분야가 있다면 고위급 IT인재를 유인하고 모집하며 고용하는 ...

  34. '코로나19 영향 예측해 공장 가동' 美 육류가공 회사의 머신러닝 이야기

  35. 2020.05.12
  36. 미국 최고의 육류가공 회사는 공장에서 코로나 바이러스의 잠재적 확산을 모델링하기 위해 머신러닝으로 전환했으며 작업자 건강을 모니터링하기 위해 컴퓨터 비전을 배치했다. 많은 기업이 경쟁우위를 확보하기 위해 머신러닝(ML) 모델을 탐색하고 있다. 그러나...

  37. 허니웰·오피스디포·마스터카드 등 머신러닝 성공사례 6선

  38. 2020.03.19
  39. 한때 비밀 실험실이나 공상과학으로 조롱을 받았던 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술이 이제는 주류가 됐다. 더 많은 기업이 고객을 유입시키고 비즈니스 운영을 개선하기 위해 인간의 정신 작용을 모방하는 소프트웨어를 활용하고 있다.   ...

  40. 블로그ㅣ클라우드 아키텍처는 뻔하다? 의외의 함정 3가지

  41. 2020.03.11
  42. 클라우드 아키텍처가 뻔하다고 생각할 수 있다. 하지만 이론적으로는 모든 것을 알고 있는 사람들을 의외의 함정에 빠트릴 수 있다.  대부분의 경우 클라우드 아키텍처는 그다지 흥미롭지 않은 주제다. 이미 무엇이 효과적인지 그리고 올바른 아키텍처...

  43. 기고ㅣRPA는 '중간 단계'에 불과하다··· 진짜 가야할 길은?

  44. 2020.03.10
  45. RPA가 단순 반복 작업을 없애주는가? 혹시 생산성이 낮아 재설계가 필요한 프로세스를 오히려 지속하게 하는 건 아닐까?  RPA(Robotic Process Automation)가 등장한 지 여러 해가 지났지만, RPA는 여전히 많은 기업이...

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