폭발적으로 증가하는 데이터 도구 - 빅 데이터용으로 개발되지 않은 데이터 과학 도구

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ML(머신 러닝)을 통해 큰 변화를 겪게 될 잠재적 산업의 수는 최근 몇 년 동안 폭발적으로 증가했으며 이러한 추세는 앞으로도 계속될 전망입니다. 시간이 지나면 거의 모든 주요 산업이 ML을 비즈니스 핵심에 포함시켜 인간보다 알고리즘이 더 탁월하게 수행하는 단순하고 반복적인 의사 결정을 자동화할 것입니다. 그러나 잠재 산업과 실제 산업에서의 채택 격차는 계속 넓혀지고 있습니다.

프로덕션 ML의 이점은 다양한 산업과 수많은 사용 사례에 걸쳐 있다는 점입니다. 예측 유지 관리, 고객 서비스, 사기 탐지, 산업 및 IoT 이 모두가 ML의 도래와 함께 완전히 새로운 각도에서 검토되고 있습니다. 생성 및 배포가 더 간단해짐에 따라 ML은 발전은 차치하더라도, 모든 회사가 생존하는 데 필수 요소가 될 것입니다. 새 ML 모델을 프로덕션에 넣는 것이 지금 대시보드에 새 그래프를 넣는 일처럼 간단해질 것입니다.

그리고 이러한 보편화는 좋은 것입니다. 더 나은 제품, 더 저렴한 서비스, 그리고 기업과 소비자 모두의 승리로 이어질 것입니다. 모델을 구축하고 배포하는 것은 더 이상 어려운 일이 아닙니다. 그보다는 비즈니스 문제를 이해하고 최대한의 가치를 제공하는 방법이 중점이 될 것입니다. ML이 도전이 아닌 도구가 될 때 그 가치가 폭발하기 시작할 것입니다.

데이터 준비 및 모델 학습은 이미 전체 대규모 데이터 세트에 대해 수행되었고 환경은 개발, 테스트 및 프로덕션 환경에서 동일하기 때문에 검증된 모델을 프로덕션으로 이동하는 데 단 한 줄의 코드만 필요합니다. ML 모델을 프로덕션에 배포하는 데 걸리는 시간도 몇 달이 아닌 몇 분에 불과합니다

공급 업체 :
MicroFocus
게시일 :
2022. 10. 27
발행일 :
2022. 10. 27
형식 :
PDF
유형 :
애널리스트 보고서
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