인공지능| 뉴스, 하우투, 기획, 리뷰 및 동영상
AI, 클라우드 및 산업용 사물인터넷(IoT)과 같은 신기술을 도입하기 위해 서두르는 산업 조직은 수많은 레거시 및 포인트 솔루션으로 가득 찬
많은 조직이 데이터 애널리틱스 프로젝트에서 AI & ML 툴을 핵심 구현 수단으로 사용하고 있고 전 세계적으로 AI 지출이 계속 증가하고
데이터 과학 모델을 프로덕션 환경으로 옮기는 것은 애플리케이션 배포와 상당히 유사하다. 하지만 간과해서는 안 되는 중요한 차이점이 있다.
美 최대 이동통신사 ‘버라이즌(Verizon)’이 자연어처리, 머신러닝, 디지털 트윈, 증강현실을 통해 비즈니스를 혁신하고 있다.
‘깃허브 코파일럿’이 언제나 적절하고 정확하며 실행 가능한 코드를 생성하는 건 아니지만 어느 정도 유용하다는 점은 부인할 수 없다.
이력서를 분석하고 지원자를 선별하기 위해 자동화된 평가, 디지털 면접, 데이터 애널리틱스에 주목하는 기업이 늘고 있다. 이 과정에서 인공지능의 사용이 증가하기도 했다. 그러나 IT의
디지털 및 실리콘 기반 혁명의 진행에 관해 오가는 말들이 많았다. 특히 ‘로봇의 성장’이 담론의 중심을 차지한다. 그러나 그만큼이나 대단한 혁명
고객 서비스부터 직원 인터페이스까지 다양한 영역에서 인공지능(AI)과 결합된 챗봇 사용이 크게 증가하고 있다.
‘머신러닝(ML)’을 하는 가장 좋은 방법은 때때로 머신러닝을 전혀 하지 않는 것이다. 실제로 아마존의 응용 과학자 유진 얀에 따르면 머신러닝의 첫 번째 규칙은 머신러닝 없이 시작
자동차 금융 서비스 분야에서는 딜러와 고객 모두 빠른 결정을 원한다. 토요타 파이낸셜 서비스(TFS: Toyota Financial Services)는 소비자의 신용에 대해 자동으로 결정을 내리고, 고객과 딜러의 경
