Kant's Times

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..

금융보안원, 안전한 AI 환경 조성 위한 보안성 평가 실시 - 아이티데일리 금융보안원, 안전한 AI 환경 조성 위한 보안성 평가 실시 - 아이티데일리[아이티데일리] 금융보안원(원장 박상원)은 인공지능(AI) 기술 활용을 위해 혁신금융서비스 지정을 받은 금융회사의 보안대책을 신속히 평가하고 금융권 내 AI 기술 활용이 빠르게 안착하도록 지www.itdaily.kr 사업 개요금융보안원, 금융권 AI 활용 확산에 대응해 보안성 평가 및 기술 지원 강화혁신금융서비스 지정을 받은 금융회사 대상으로 보안대책 평가 실시금융사기 거래 탐지를 위한 금융권 공동 AI 모델 개발 추진주요 추진 사항혁신금융서비스 지정 금융회사 보안대책 평가생성형 AI 활용 시 망분리 예외 구간의 보안 위험 점검안전한 AI 도입을 위한 기술 ..