<인공지능과 머신러닝을 위한 데이터 클라우드를 아시나요?>

많은 기업과 조직이 디지털 혁신을 진행하면서 인공지능이나 머신러닝을 채택합니다. 이 두 기술은 비즈니스가 민첩하고 혁신적이며 확장 가능하도록 돕습니다. 성공적인 기업은 정보를 합성 (AI를 사용하여 데이터를 정보로 변환한 다음 지식으로 변환)하고 학습(AI를 사용하여 지식 간의 관계를 이해하고 학습을 비즈니스 문제에 적용)하여, 궁극적으로 규모의 인사이트(AI를 사용하여 의사 결정 및 자동화 지원)를 생산하는 "AI 우선" 조직이 될 가능성이 높습니다. AI는 비즈니스의 모든 기능 영역에서 사용하는 활성화 기술이 되고 있습니다. 데이터는 기업 AI과제의 핵심입니다. 기업 조직이 부가가치를 만들기 위해서는 전체 AI/ML 수명 주기 워크플로우를 지원하고, 모든 데이터 유형을 지원하는 안전한 데이터 플랫폼의 선택이 필요하구요. 또한 멀티클라우드 에코시스템 전반에서 범용 데이터 및 사용 정책을 자동화하고 적용하는 것이 요구됩니다. 데이터 전략을 강화하고, 데이터 과학 전문가와 개발자, 비즈니스 사용자가 안전하게 관리되며, 확장 가능한 협업 데이터 플랫폼의 신중한 채택이 필요한다고 할 수 있습니다. 1. 가장 파괴적인 기술혁신 2. 데이터 클라우드란? 3. AI, ML을 위한 데이터 클라우드 시스템 4. 스노우플레이크(Snowflake) AI/ML 솔루션 5. 아마존 레드시프트(Redshift) ML ------- **이 글은 제가 NIA [한국지능정보사회진흥원]의 < 디지털서비스 이슈리포트 > 2022년 11월호에 기고한 글입니다. 원본 글을 브런치에서 재편집하여 공유합니다.

인공지능과 머신러닝을 위한 데이터 클라우드

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인공지능과 머신러닝을 위한 데이터 클라우드

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2022년 11월 30일 오후 4:06

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