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올바른 솔루션을 계획하려면 프로젝트와 시스템의 요구사항을 이해해야 합니다. Kingston의 전문가들이 안내해 드리겠습니다.
빅데이터가 인공지능으로 변화합니다
수년동안 "빅데이터"는 데이터 용량, 다양성 및 속도와 같은 세 가지의 주요 개념을 참고하며 사용되었습니다. 그렇게 주로 사용되어 오늘날에는 빅데이터는 에측적 및 행동적 분석과 같은 데이터에서 값을 추출하는 데에 사용되는 첨단 방법과 관련이 있습니다. 따라서 일반적으로 단편화된 데이터세트를 추출하여 이를 과거보다 더 많은 통찰력을 제공하는 서로 연결된 데이터 지점으로 조립할 필요성을 야기하였습니다.
이러한 급속한 진화와 2023년 빅데이터 분석의 예상 시장규모가 1,030억 달러라는 엄청난 성장에 힘입어, 현재 AI, 기계학습 및 딥러닝 등의 기술에 대한 필요성이 급격히 증가하여 많은 기관들이 고차원적인 데이터 분석 시에 알고리즘을 사용한 접근법을 도입하는 사례가 늘어가고 있습니다.
변화를 일으키려면 AI를 어떻게 사용해야 할까요?
AI의 사용 목적이 단지 효율성과 고된 작업의 능률활에 있는 것은 아닙니다. 기계학습과 딥 러닝에 기초하여 AI 애플리케이션이 거의 실시작으로 데이터와 결과를 학습할 수 있습니다. AI는 많은 소스로부터 새로운 정보를 분석하고 그 분석결과를 적용할 수 있는 기능을 부여하며, 그 정확도는 기업에게는 매우 중요하고 인간의 능력을 뛰어넘는 정도입니다. 자기 최적화와 자체 학습의 가능성이란 즉 AI가 생성하는 기업적 이익을 지속적으로 강화할 수 있다는 것입니다.
이것이 귀하의 비즈니스에 시사하는 바는 무엇입니까?
데이터를 추출하고 해석할 줄 알면 많은 이점과 기회가 따르지만 데이터의 품질뿐만 아니라 데이터를 처리하고 액세스할 때의 신속성과 신뢰성이 강조되고 있습니다.
이 eBook을 통해 AI의 영향력과, 빠른 속도와 보다 우수한 성능에 대한 필요성을 AI가 어떻게 추동하는 지를 알아보겠습니다. AI가 일의 방식과 삶의 방식을 어떻게 바꾸고, AI를 도입한 기술을 AI가 어떻게 철저히 관리하는 지에 대한 통찰력을 얻기 위해 Kingston 전문가들과 함께 업계의 주요 전문가들의 의견을 들어봅니다.
