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애널리스트 보고서: 화재 진압이 점점 더 어려워지고 있습니다 . 캘리포니아 산림 및 소방국에 따르면 미국 서부 지역의 산불이 매년 일찍 발생하여 늦게 진화되고 있습니다. 인공 지능 (AI) 은 대형 화재가 발생할 수 있는 정도와 확산될 수 있는 위치를 예측하여 산불 진압에 점점 더 큰 도움을 주고 있습니다. Weibel 은 이것이 산불 진화의 미래가 될 것이라고 Weibel은 예측합니다. "AI가 그 예측 능력을 극한까지 끌어올릴 것이라고 생각합니다 . 화재 진압 방법에 대한 미래를 엿볼 수 있습니다 ."
발행일 : 2023. 2. 17 | 게시일 : 2023. 2. 17
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애널리스트 보고서: 데이터에 숨겨진 인사이트를 확보하면 비즈니스에서 상당한 경쟁 우위에 설 수 있습니다. 그러나 이러한 인사이트를 확보하는 것은 쉽지 않습니다. IT 조직은 비즈니스 목표를 성공적으로 달성할 수 있는 복잡하고 발전하는 분석 및 AI/ML 에코시스템과 인프라를 관리하기 위한 내부 리소스와 기술 부족에 허덕일 때가 많습니다. HPE 데이터 우선 고도화 전략을 사용하면 비즈니스 추진에 이용할 수 있는 분석 인사이트와 AI/ML 기반 인사이트를 모두 활용할 수 있습니다
발행일 : 2023. 2. 17 | 게시일 : 2023. 2. 17
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애널리스트 요약: ML 모델은 실험적으로 설계되어 주기적으로 실패할 수밖에 없습니다 . 알고리즘의 드리프트를 초기에 감지하고 문제가 심각해지기 전에 실패를 방지하는 것이 중요합니다 . 데이터 세트에서 등장하는 편향성은 초기 훈련이나 프로덕션 도중에 ML 이 실패하는 주요 원인입니다 . 실무자들은 실질적인 피해가 발생하기 전에 해당 모델의 생산을 중단할 수 있도록 ML 모델의 한계를 파악해야 합니다. 대부분의 경우 문제는 알고리즘이 아니라 데이터의 변화입니다 . 환경이 오염되면 그 문제가 해결될 때까지 다른 프로세스를 이용해야 합니다
발행일 : 2023. 2. 17 | 게시일 : 2023. 2. 17
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애널리스트 요약: 엣지 네트워크에 새로운 장치가 추가될 때마다 기업의 민감한 데이터에 대한 백도어가 될 가능성이 추가됩니다. 조직에서는 문제가 발생할 때까지 이러한 사실을 인지하지 못하는 경우가 많습니다. AI 기반 자율 네트워크는 엣지 네트워크의 모든 것을 식별하고 사람의 개입 없이 문제를 해결할 수 있어 네트워크를 훨씬 더 안정적으로 자신 있게 제어할 수 있으며 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
발행일 : 2023. 5. 30 | 게시일 : 2023. 5. 30
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애널리스트 요약: 기업은 비즈니스를 실행하는 앱뿐만 아니라 데이터에도 집중할 필요가 있습니다. 클라우드 및 엣지 환경 전체에 걸쳐 분산된 데이터는 개발자, 데이터 엔지니어 및 과학자에게 완전히 새로운 과제를 안겨줍니다. 데이터가 어디에 있든 데이터를 보고 액세스하여 데이터에서 가치를 끌어내야 합니다. 데이터 소스, 유형 및 위치를 통합하여 데이터에서 가치를 얻는 방법을 알아보십시오.
발행일 : 2023. 5. 31 | 게시일 : 2023. 5. 31
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애널리스트 요약: 한때 허구였던 발명품을 가능하게 했던 기술이 오늘날 비즈니스를 전환할 수 있습니다. 인공지능, 컴퓨팅 성능, 연결성의 획기적인 발전 덕분에 공상과학 소설 속 기술이 이제 현실이 되고 있습니다. 주변 컴퓨팅, 자율 주행 자동차, 홀로그램 의사, 생체 공학 인간, 개인용 로봇 등이 그 예입니다. AI, 컴퓨팅, 연결성은 엣지 투 클라우드 플랫폼으로서 우리 세계에 점점 더 스며들고 있습니다.
발행일 : 2023. 5. 30 | 게시일 : 2023. 5. 30
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애널리스트 요약: 엣지는 카메라와 기록 장치, 센서와 온라인에서 고객과의 소통 등으로 생성된 데이터로 넘쳐나고 있습니다. 데이터를 수집하기는 쉽습니다. 하지만 그 데이터를 진정으로 이용하고 활용할 수 있는 기업이 미래를 이끌어 나아갈 것입니다. AI및 기계 학습 시스템에 클린 데이터를 제공하기 위해 여러 소스로부터의 데이터를 더 빠르게 처리해야 하는 곳이라면 어디서든 엣지 시스템이 증가하는 모습을 볼 수 있습니다.
발행일 : 2023. 8. 22 | 게시일 : 2023. 8. 22
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애널리스트 요약: AI 기반 분석은 비즈니스 운영을 개선하고 혁신을 주도하며 고객 경험을 변화시키고 있습니다. 하지만 이러한 분석은 그 기반이 되는 데이터만큼만 유용합니다. 신뢰할 수 있는 데이터 에코시스템과 업계 최고의 사용 관행을 구축하고 보장할 수 있어야 합니다. 제로 트러스트 프레임워크를 채택해야 하는 이유를 알아보십시오.
발행일 : 2023. 5. 30 | 게시일 : 2023. 5. 30
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