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자연어 처리(NLP) 기술을 이용해 향상된 고객 서비스를 제공하고 반복 작업을 자동화하며 운영을 간소화하는 5개 기업의 사례를 살펴본다.
소니가 세계 최초로 AI 프로세서를 탑재한 이미지 센서를 발표했다. 이미지 센서 자체에서 직접 데이터를 분석 및 처리할 수 있는 것이 특징이다.
머신러닝(ML)을 제대로 활용하기 위한 기본 전제는 모델을 적절히 훈련시키는 것이다. 데이터로부터 신뢰할 만한 결과를 도출해내는데 참고할 만한
데브옵스(DevOps)와 SRE(Site Reliability Engineering)는 애플리케이션을 관리 및 유지하는 데 필수적이다. 여기에 더해 AI옵스가 효율성을 한 단계 더 높일 수 있다.
머신러닝은 현재 IT 업계에서 가장 수요가 많은 기술이다. 개인화 소프트웨어 및 서비스 제공업체 세일쓰루(Sailthru)의 수석 머신러닝 엔지니어 카일 햄린과 머신러닝 경력에 관해 이야기를
데이터 과학은 어려운 작업일지언정 신비한 마술이 아니다. AI 모델이 약속한 만큼의 성능을 발휘하는가는 훈련에 달려 있으며, AI 모델을 훈련하는 데 ‘일률적’ 접근법이란 없다.
보스턴 컨설팅 그룹과 가트너의 전문가들은 기업이 AI로부터 가치를 창출하는 것은 쉽지 않다고 말한다. 이들은 IT 부서와 현업 부문의 협업을 솔루션으로 제시한다.
코로나바이러스의 시대에서 기술은 기업의 위기 대응력을 향상시키는 데 큰 역할을 하고 있다. 하지만 모처럼 만의 호적수를 만나기도 했다. 이는 화장지 사재기 현상으로만 끝날 문제는
IBM이 왓슨(Watson) 자연어이해(NLU) 기술의 대대적인 업데이트 내용을 발표했다. IBM에 따르면 이 기술 덕분에 각 조직은 고객 정서
챗봇의 성공은 매끄러운 고객 경험 전달에 달려있다. 이를 위해서는 올바르고 정확한 자연어 처리(NLP) 알고리즘과 정기적인 업데이트가 필요하다고
