Kant's Times

기고 | 베어메탈 클라우드를 선택해야 할 때 기고 | 베어메탈 클라우드를 선택해야 할 때이 클라우드 리소스는 지연 시간이 짧고 컴퓨팅 성능이 뛰어나지만 특정 사용 사례에만 적합하다. 이 리소스가 합리적인 해법인지 여부를 판단하는 방법은 다음과 같다.www.cio.com 베어메탈 클라우드 개요베어메탈 클라우드는 사용자에게 물리적 서버를 독점적으로 제공하여 하드웨어 자원을 직접 제어 가능하이퍼바이저나 가상 머신이 없으며, 지연 없이 고성능 자원 접근이 가능퍼블릭 클라우드의 유연성과 온프레미스 서버의 성능을 결합한 형태베어메탈 클라우드가 적합한 주요 사용 사례AI 및 머신러닝 모델 훈련GPU와 가속기 등 고성능 연산 자원이 요구되며, 가상화 오버헤드 제거 가능반복적 훈련 작업 시 직접 하드웨어 구매보다 비용 ..

머신러닝 프로젝트가 실패하는 10가지 이유와 해결책 머신러닝 프로젝트가 실패하는 10가지 이유와 해결책머신러닝은 예측 의사 결정을 내리기 위해 방대한 데이터 집합을 사용해서 알고리즘을 학습시키는 과정을 의미한다. 머신러닝은 많은 잠재적 혜택을 가진 것으로 평가되지만 위험도 따른다. 머www.itworld.co.kr AI 환각 문제LLM(Large Language Model)에서 존재하지 않는 패턴이나 객체를 인식하는 현상검색 증강 생성(RAG)과 같은 고급 기술을 활용하고 검증된 데이터 소스를 사용하여 해결모델 편향(Bias)모델에 존재하는 구조적 오류로, 특정 그룹의 데이터를 과대표하거나 부족하게 대표하여 부정확한 예측을 유발지속적인 모델 성능 모니터링과 편향된 콘텐츠를 필터링하여 공정성을 보장법적 및..

AI 이니셔티브의 잠재력을 극대화하는 ML옵스 전략 AI 이니셔티브의 잠재력을 극대화하는 ML옵스 전략생성형 AI 모델은 개발, 배포, 운영 요구사항 면에서 기존 ML 모델과 상당한 차이를 보인다. 여기서는 훈련 과정과 전달 파이프라인부터 모니터링, 확장, 모델 성과 측정까지 주요 차이점을 짚어www.itworld.co.kr ML옵스(MLOps) 개요 및 필요성AI/ML의 비즈니스 통합을 위한 핵심 전략빠르게 변화하는 시장에서 경쟁력 확보를 위한 필수 요소모델이 아닌 통합 솔루션 구축에 중점을 둬야 함생성형 AI와 기존 ML 모델의 차이점데이터 요구사항생성형 AI: 비정형 데이터(텍스트, 이미지 등) 처리기존 ML: 구조화된 데이터에 집중운영 비용 및 복잡성생성형 AI: 높은 연산 요구, 지연 시간 증가..

구글, 버텍스 AI RAG 엔진 출시…RAG 구현 간소화 구글, 버텍스 AI RAG 엔진 출시…RAG 구현 간소화구글이 최근 버텍스 AI RAG 엔진(Vertex AI RAG Engine)을 공개했다. 이 도구는 지식 기반에서 관련 정보를 검색하고 이를 LLM에 전달하는 복잡한 과정을 간소화하도록 설계된 개발자 도구다. RAG를 구현www.itworld.co.kr 버텍스 AI RAG 엔진(Vertex AI RAG Engine) 개요구글이 버텍스 AI 플랫폼 내 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 엔진 공개LLM(대규모 언어 모델)과 지식 기반 검색 프로세스를 간소화하는 개발자 도구소프트웨어 및 AI 개발자가 신뢰할 수 있는 생성형 AI 솔루션을 구축할 수 있도록 지원RAG, ..

생성형 AI 시대, 경력 성장을 위한 필수 온라인 강의 생성형 AI 시대, 경력 성장을 위한 필수 온라인 강의AI와 생성형 AI는 모든 산업 분야에서 가장 수요가 많은 기술이 됐다. 이제 거의 모든 채용 공고에 AI 기술이 등장하고 있으며, 이는 구직자에게 더 높은 임금과 경력 성장의 기회를 열어준다. AIwww.itworld.co.kr 생성형 AI 교육 수요 증가 배경생성형 AI 도구와 플랫폼이 다양한 산업 분야에서 빠르게 채택AI 기술이 경력 성장과 높은 임금으로 이어지며 구직 시장에서 필수 기술로 자리 잡음코세라(Coursera) 등 온라인 학습 플랫폼에서 AI 학습자 급증2024년 AI 관련 학습 콘텐츠 등록자: 1,250만 명AI 기술 학습 수요 증가율: 866%인기 있는 AI 강좌와 기술대표적..

파이썬, 티오베 선정 2024년 올해의 언어로 유력 파이썬, 티오베 선정 2024년 올해의 언어로 유력파이썬은 2024년 티오베 프로그래밍 언어 인기 지수에서 가장 큰 상승률을 기록한 언어로, 2024년 티오베 올해의 언어 타이틀을 받을 가능성이 높다.www.itworld.co.kr 티오베 지수에서의 파이썬파이썬은 2024년 티오베 프로그래밍 언어 인기 지수에서 가장 높은 성장률(10%)을 기록전 세계적으로 가장 인기 있는 프로그래밍 언어로 자리 잡음2024년 한 해 동안의 성과를 바탕으로 2024년 올해의 언어로 선정될 가능성이 높음파이썬의 강점은 AI와 데이터 마이닝 지원, 방대한 라이브러리, 학습 용이성역대 티오베 올해의 언어 수상자2020년, 2021년: 파이썬2022년: C++2023년: C#파..

[2024 XDR 리포트] 인력 부족과 넘치는 보안 로그를 고민하는 보안전문가를 위한 해답, XDR [2024 XDR 리포트] 인력 부족과 넘치는 보안 로그를 고민하는 보안전문가를 위한 해답, XDRXDR(eXtended Detection and Response, 확장된 탐지 및 대응)이란 용어를 처음 사용한 것은 2018년 팔로알토 네트웍스(Palo Alto Networks)의 CTO이자 공동 창업자인 Nir Zuk였다. 이후 가트너가 XDR 용어 정의 및 시장www.boannews.com 보안 위협 환경의 변화업무환경 변화: 재택·원격근무 증가로 인해 공격 표면이 확장되고, 보안 위협이 고도화됨보안 인력 부족: 글로벌 조직의 87%가 보안 사고의 주요 원인 중 하나로 보안 인력 부족을 꼽음XDR(확장..

벡터 데이터베이스, AI 시대의 비정형 데이터 관리 방식 벡터 데이터베이스, AI 시대의 비정형 데이터 관리 방식벡터 데이터베이스는 데이터를 저장한다는 점에서 다른 데이터베이스와 똑같다. 유사성은 대부분 이게 전부다. 특히 인공지능과 관련해서는 더욱 그렇다www.itworld.co.kr 벡터 데이터베이스의 개념과 차별성벡터 데이터베이스는 기존의 구조화된 데이터베이스와 달리 비정형 데이터를 처리하고 관리하는 데 특화된 데이터베이스기존 데이터베이스는 주로 관계형 데이터와 트랜잭션 워크로드에 중점을 두는 반면, 벡터 데이터베이스는 생성형 AI, 머신러닝 등의 최신 워크로드를 지원벡터 데이터베이스의 특징비정형 데이터를 벡터로 표현하여, 유사성 검색과 관련성 기반 검색을 가능하게 함텍스트, 이미지, 동영상, 오디..