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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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