쵸코쿠키의 연습장

AI 및 ML 워크로드의 잠재력을 최대한 끌어내는 단순화된 데이터 인프라를 통해 AI 이니셔티브의 가치 창출 시간을 단축합니다. 대표적인 데이터 플랫폼 기업인 알룩시오는 최근 엔터프라이즈 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 워크로드를 가속화하기 위해 개발된 새로운 솔루션인 알룩시오 엔터프라이즈 AI를 발표했습니다. AI에 최적화된 인프라에 대한 니즈 증가 많은 조직이 디지털 전환을 주도하고 경쟁 우위를 확보하기 위해 AI에 투자하고 있지만 기존 데이터 인프라는 다음과 같은 과제로 인해 AI 채택을 종종 방해합니다: 느린 데이터 액세스 및 GPU 활용률 저하 사일로화된 사내 및 클라우드 환경 전반에 걸쳐 데이터 조각화 복잡한 데이터 파이프라인으로 모델 개발 속도 저하 AI 워크로드 요구를 충족하기 위한 인..

AI 할루시네이션은 결함 있는 훈련 데이터와 과도한 복잡성에서 비롯됩니다. 할루시네이션 을 줄이기 위한 연구 지원 전략을 발견합니다. LLM 할루시네이션 은 챗봇이나 컴퓨터 비전 시스템과 같은 큰 언어 모델이 실제 패턴이나 객체에 부합하지 않는 무의미하거나 부정확한 결과를 생성하는 현상을 말합니다. 이러한 잘못된 인공지능 출력은 다양한 요인에서 비롯됩니다. 제한되거나 왜곡된 훈련 데이터에 과적합되는 것이 주요 원인입니다. 높은 모델 복잡성도 기여하여 인공지능이 존재하지 않는 상관관계를 인식할 수 있게 합니다. 생성형 AI 시스템을 개발하는 주요 회사들은 AI 할루시네이션 문제를 해결하기 위한 조치를 취하고 있지만, 일부 전문가들은 잘못된 출력을 완전히 제거하는 것이 불가능할 수도 있다고 믿고 있습니다. ..

전 세계가 AI로 떠들썩한 상황에서, 이러한 기술이 야기하는 두 가지 중요한 과제는 윤리적 의미와 ESG 우려입니다. 인공 지능 애플리케이션의 놀라운 성장은 컴퓨터와 하드웨어의 지속적인 성능 증가에 기인하며, 오늘날에는 엄청난 데이터 볼륨 또는 CPU(또는 GPU) 양에 따라 시스템을 만들고 훈련하여 수조 개의 매개 변수를 관리할 수 있습니다. 이러한 기술이 제공하는 모든 부가 가치 외에도, 이러한 기술이 나타내는 과제를 인식하고 고려하는 것이 중요합니다. 윤리적 의미 기업이 인공지능 전략을 설계할 때는 규제, 프라이버시, 윤리적 측면을 고려하는 것이 중요합니다. 데이터 보호에 관한 법률 준수, 사용자 동의 보장, 저작권 보장, 사람 존중 등 윤리적 가이드라인을 마련하는 것은 매우 중요하며, 데이터 오남..

다음 10단계는 Java 프로그램을 잠재적인 약점으로부터 보호하고 원치 않는 액세스 또는 데이터 침해 가능성을 줄이는데 도움이 됩니다. 사이버 공격이 날로 정교해지고 만연함에 따라 Java 애플리케이션의 안전과 보안을 보장하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 개발자가 원하지 않는 것은 사용자의 민감한 데이터를 손상시키고 애써 구축한 신뢰를 위태롭게 할 수 있는 보안 침해의 희생자가 되는 것입니다. 두려워하지 마십시오. 여러분이 보호받을 수 있습니다! 이 블로그에서는 Java 애플리케이션을 안전하고 안전하게 유지할 수 있는 입증된 10가지 방법에 대해 알아보겠습니다. 기본 보안 프로토콜부터 고급 암호화 기술에 이르기까지 애플리케이션을 보호하는 데 필요한 모든 것을 준비할 수 있습니다. 그러니 주저하지 말..

지속적인 모니터링을 중심으로 클라우드 보안 발전, 제로 트러스트 채택, 모범 사례 및 AI의 미래 영향을 다룹니다. 점점 더 많은 조직이 클라우드 컴퓨팅을 데이터 저장 및 액세스의 바람직한 방법으로 채택함에 따라 클라우드 보안 문제가 전면에 부각되고 있습니다. 클라우드로의 마이그레이션은 새로운 도전과 기회를 가져왔고, 이로 인해 기업들은 보안에 대한 접근 방식을 다시 생각해야 했습니다. 사이버 공격이 더욱 정교해지고 빈번해진 세상에서 기존의 보안 조치로는 더 이상 충분하지 않습니다. 이 글은 제로 트러스트에서 보안 액세스로의 클라우드 보안의 진화에 대해 논의할 것입니다. 전통적인 보안 방식의 부적절성과 제로 트러스트와 같은 새로운 접근 방식에 어떻게 자리를 내줬는지 탐구할 것입니다. 또한 제로 트러스트를..

AI 위협 탐지, 제로 트러스트 아키텍처 및 진화하는 사이버 위협을 포함한 클라우드 보안 동향을 탐구합니다. 20년 동안의 사이버 보안 경험을 통해 클라우드 컴퓨팅으로의 전환보다 더 중요한 것은 아니지만, 확장성, 비용 효율성 및 접근성 측면에서 커다란 이점을 제공하는 동시에 독특한 보안 문제가 발생했습니다. 클라우드 보안의 미래에 대해 자세히 알아보고, 주요 동향을 파악하고, 2023년을 예측해 보겠습니다. 접근성과 보안 간의 균형 강화 비즈니스 프로세스의 디지털화가 가속화됨에 따라 다양한 수준의 기술 전문 지식을 가진 광범위한 사용자들이 클라우드 플랫폼에 액세스하는 것을 볼 수 있습니다. 따라서 엄격한 보안 프로토콜과 사용자 접근성 사이에서 최적의 균형을 유지해야 할 필요성이 무엇보다 중요합니다. 안..

데이터 웨어하우스는 이제 기존의 IT 인프라를 벗어나 운영되고 있습니다. 업계는 끊임없이 발전하고 있으며, 완벽한 솔루션은 없습니다. 날로 진화하는 데이터 관리 환경에서 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크 간의 해묵은 경쟁 관계는 마침내 해소되고 있습니다. 이제 더 이상 둘 중 하나를 선택하는 문제가 아니라, 기업과 IT에 막대한 이익을 가져다주는 현대적이고 통합된 구성 요소로서 데이터 웨어하우징을 활용하는 것입니다. 이 블로그는 데이터 웨어하우징에 대해 깊이 연구하고, 데이터 웨어하우징이 정보 스토리지의 영원한 타이탄으로서 어떻게 성장하고 있는지를 조명합니다. 먼저 데이터가 현대 비즈니스의 원동력이 된 과정을 살펴보고, 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크라는 용어의 의의와 사용법을 이해하는 것이 탐구의 토..

이 글은 거버넌스와 관련된 현재의 시민 경험에 대한 몇 가지 문제를 논의할 것이며, LLM 기반 챗봇은 단점을 해결할 수 있습니다. 새로운 클래스의 대형 언어 모델(LLM) 기반 대화형 AI 도구가 3세대 챗봇이라고 봅니다. ChatGPT, 바드 및 그들의 OSS 대안과 같은 것들은 내부 운영에서 은행 및 의료에 이르기까지 자동화를 촉진하고 비즈니스를 변화시키고 있습니다. 나아가 미세 tuned LLM 기반 챗봇은 정부 운영의 효율성, 정확성 및 투명성을 크게 향상시키는 데 사용될 수 있습니다. 이 글은 거버넌스와 관련된 현재 시민 경험과 함께 몇 가지 문제를 논의하고 챗봇이 단점을 어떻게 해결할 수 있는지에 대해 논의할 것입니다. 운전면허증을 예약하고 따기 위해 DMV를 다루었던 사람이라면 누구나 이 ..

이 기사에서는 의사결정 트리와 랜덤 포레스트 알고리즘 뒤에 숨겨진 아이디어를 다루며, 이 둘과 그 이점을 비교합니다. 정교한 알고리즘의 발전은 데이터가 처리되고 선택되는 방식을 완전히 바꿨습니다. 온라인 데이터가 너무 많아지면서 효율적인 해석과 의사 결정 도구가 필수적이 되었습니다. 하지만 너무 많은 옵션을 이용할 수 있기 때문에 최선의 옵션을 선택하는 것은 어려울 수 있습니다. 의사 결정 트리와 랜덤 포레스트 알고리즘 뒤에 숨겨진 아이디어는 이 블로그에서 두 가지를 비교하는 것과 함께 다뤄질 것입니다. 랜덤 포레스트 대 선택 트리의 이점에 대해서도 살펴볼 것입니다. 의사결정 트리는 트리와 같은 구조를 사용하여 목표 변수를 예측하기 위해 특징 값에 따라 데이터를 재귀적으로 분할하는 모델입니다. 알고리즘은..

이 글에서는 데이터 센터의 에너지 효율 최적화를 위한 다양한 관찰 기법과 ESG 목표 달성을 지원하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 데이터 센터는 현대적인 애플리케이션 및 서비스를 지원하기 위해 필요한 방대한 양의 데이터를 처리, 저장, 관리하는 데 필요한 인프라를 제공하기 때문에 디지털 시대에 중요한 역할을 수행하지만, 데이터 처리 능력에 대한 수요가 증가함에 따라 데이터 센터의 에너지 소비는 상당한 관심사가 되었습니다. 전 세계 전력 사용량의 약 1%를 데이터 센터가 소비하는 것으로 추정되지만, 디지털 트랜스포메이션 및 AI의 증가에 따라 이 숫자도 증가하여 운영 비용이 증가하고 환경에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 따라서 데이터 센터에서 에너지 효율을 달성하는 것은 다양한 산업 분야의 조직에..

이 글은 책임 있는 데이터 과학을 위한 인공지능 윤리, 알고리즘 편향, 해석 가능성 및 프라이버시 보호를 다루고 있습니다. 오늘날 데이터 중심 세계에서 인공 지능(AI) 및 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM) 애플리케이션의 급속한 발전은 전례 없는 기회와 도전을 가져왔다. AI 시스템이 점점 우리의 일상 생활에 통합됨에 따라 LLM 애플리케이션을 사용하는 데 수반되는 윤리적 고려 사항을 이해하는 것이 중요합니다. 이 글은 윤리적 AI 및 책임 있는 데이터 과학의 영역을 파고들어 주요 개념, 과제 및 해결책을 모색하는 것을 목표로 합니다. 해당 분야의 문헌 및 기술의 일부 문헌을 참조하여 AI 기술에 대한 신뢰, 공정성 및 투명성 함양의 중요성을 강조할 것입니다. 윤리적 인공지능의 이해 윤리적 ..

매일 모든 리액트 개발자가 상위 6개의 리액트 개발 도구를 사용함으로써 보다 빠르고 효율적인 리액트 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 사용자 인터페이스를 구축하는 데 인기 있는 자바스크립트 라이브러리인 리액트는 유연성과 성능, 재사용성 때문에 웹 개발자들 사이에서 널리 채택되고 있습니다. 리액트 애플리케이션이 복잡해짐에 따라 적절한 툴을 무기고에 구비하면 생산성이 크게 향상되고 개발 워크플로우가 간소화될 수 있습니다. 보다 우수하고 빠르고 효율적인 반응 응용 프로그램을 구축하는 데 도움이 되는 반응 개발을 위한 6가지 최고의 도구에 대해 알아보겠습니다. 개발 도구 반응 React DevTools는 React 개발자에게 필수적인 도구로, React 구성 요소를 실시간으로 검사, 디버그 및 프로파일링할 수..

인공지능 기술은 인간의 지능을 필요로 하는 활동을 할 수 있는 지능형 컴퓨터 시스템의 개발과 사용을 말합니다. 세상은 상당 부분 인공지능 (AI) 기술의 엄청난 발전으로 인해 빠르게 변하고 있습니다. 인공지능은 자율주행 자동차에서 개인 맞춤형 의료로 전반적으로 부문을 변화시키고 있습니다. 우리가 우리의 삶에서 인공지능 기술이 훨씬 더 큰 역할을 하는 미래를 향해 나아갈 때, 이 최첨단 기술이 어떻게 우리의 환경에 영향을 미치고 어떤 기회들이 앞에 놓여 있는지를 파악하는 것은 중요합니다. 두바이에는 모든 종류의 산업에 가장 적합한 (AI) 기술을 제공하는 다양한 모바일 앱 개발 회사가 있습니다. 인공지능이 어떻게 여러 부문을 바꾸고 있고 이 흥미로운 주제에 대해 미래가 무엇을 가지고 있는지 살펴볼 것입니다..

OpenAI의 ChatGPT는 빠르게 인기를 얻어 월간 이용자 수 1억 명을 달성했지만, 이용자들은 ChatGPT에 대한 과도한 의존을 피하고 인간의 판단력을 유지해야 합니다. OpenAI의 ChatGPT 출시는 부정할 수 없이 인공지능(AI)의 영역에서 새로운 시대를 열었고, 우리가 대화 에이전트와 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 이 단일 도구는 기술의 놀라운 발전을 보여주며, Siri 또는 Alexa와 같은 이전의 AI 챗봇과 구별되게 합니다. ChatGPT의 빠른 채택은 다양한 영역에서 증가하는 인기와 광범위한 사용의 증거입니다. 수요일 UBS의 연구에 따르면, ChatGPT는 출시 두 달 만인 지난 1월 월간 활성 사용자 수 1억 명을 달성한 것으로 추정되며, 이는 역사상 가장 빠른 속..

신속한 릴리스와 향상된 클라우드 기능은 자바가 AI와 같은 트렌드에 적응함으로써 최첨단을 유지할 수 있도록 보장하는 동시에 차세대 개발자를 위한 채택을 단순화합니다. 자바는 최근에 설립된 지 30년을 맞았으며 세계에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나로 남아 있습니다. 그러나 일부 사람들은 자바가 현대 프레임워크와 함께 파이썬과 자바스크립트와 같은 새로운 언어에 뒤쳐질 위험이 있다고 주장했습니다. Oracle CloudWorld에서 Java가 차세대 클라우드 네이티브 개발과 관련성을 유지하기 위해 어떻게 발전하고 있는지에 대한 내부자의 관점을 파악했습니다. 신속한 출시로 성능 가속화 주요 변곡점은 Oracle이 2017년부터 Java의 6개월 릴리스 주기를 빠르게 전환한 것입니다. 이러한 속도..

실제 코드 예시를 통해 Deeplearning4j, Weka, Encog 등 인기 라이브러리를 활용하여 Java, Gradle과 함께 AI 개발을 모색합니다. 인공 지능(AI)은 다양한 산업을 변화시키고 비즈니스 운영 방식을 변화시키고 있습니다. Python은 종종 AI 개발에 필수적인 언어로 간주되지만, Java는 AI 기반 응용 프로그램을 만드는 데 동등하게 강력한 경쟁자가 되는 강력한 라이브러리와 프레임워크를 제공합니다. 이 글에서는 인기 있는 라이브러리에 대해 논의하고 코드 예제를 제공하며 엔드 투 엔드 작업 예제를 시연하여 Java와 Gradle을 AI 개발에 사용하는 방법을 탐구합니다. 인공지능 개발을 위한 자바 라이브러리 Java는 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 다음과 같은 몇 가지 강력..

Oracle CloudWorld의 기조연설에서는 클라우드와 AI를 활용하여 경험과 비즈니스 모델을 재창조하는 업계 리더들과 디지털 전환 여정에 대해 논의합니다. Safra Catz는 Oracle CloudWorld 2023에서 기업들이 어떻게 변화를 수용하고 클라우드 기술을 활용하여 디지털 방식으로 변화하고 있는지에 초점을 맞춘 영감을 주는 기조 연설을 위해 무대에 올랐습니다. 그녀는 Oracle이 어떻게 혁신과 성장을 촉진했는지를 밝히기 위해 Uber, AON, Loblaw, TIM Brazil, Emerson, First Solar와 같은 주요 조직의 IT 리더들과 통찰력 있는 토론에 참여했습니다. 우버의 슈퍼 앱 Uber CEO Dara Khosrowshahi가 처음 무대에 섰습니다. 그는 승차공유..

이 글에서는 컴퓨터 비전의 발전에 대해 자세히 알아보고, 또한 이미지 인식을 위한 딥러닝에 대해 알아봅니다. 딥 러닝은 컴퓨터 비전과 이미지 인식 분야에 혁명을 일으켜 컴퓨터가 전례 없는 정확성으로 디지털 이미지를 보고 이해할 수 있게 했습니다. 딥 러닝은 알고리즘과 데이터 기반 학습의 힘을 통해 얼굴 인식과 같은 단순한 작업을 이미지 분할 및 3D 재구성과 같은 복잡한 프로세스로 전환했습니다. 딥 러닝은 정확히 무엇이며 컴퓨터 비전 및 이미지 인식 영역에서 작동 방식 딥 러닝은 데이터 기반 접근 방식을 사용하여 고급 추상화를 추출하고 모델을 개선하는 것을 목표로 하는 머신 러닝의 하위 집합입니다. 인간 뇌의 학습 과정을 모방한 인공 신경망을 활용하여 패턴을 인식하고 이미지에서 객체를 식별합니다. 컴퓨터..

전통적인 소프트웨어 테스트는 개발자들에게 골칫거리였습니다. 그것은 상당한 시간, 자원, 그리고 투자를 요구합니다. 그러나 인공지능의 새로운 발전은 상황을 흔들고 있습니다. 테스트는 종종 개발자들에게 골칫거리가 되어 왔습니다. 결국, 기존의 소프트웨어 테스트는 상당한 시간, 자원 및 투자를 필요로 합니다. 소프트웨어 개발자는 전체 시간의 20~50%를 테스트에 소비합니다. 재정적 관점에서만 보면 테스트는 전체 IT 예산의 23~35%를 차지합니다. 이러한 수치는 조직이 직면한 도전의 중대성을 단적으로 보여줍니다. 하지만 인공지능의 급격한 상승으로 이야기가 바뀌고 있습니다. 인공지능을 이용한 테스트 알아요. 알아요. 인공지능이 어떤 것에 혁명을 일으키는지에 대한 또 다른 강의입니다. 하지만 중요한 것은, G..

팬데믹은 사이버 보안의 약점을 부각시키고 디지털 변화를 가속화하고 있으며, 이 글에서는 이러한 교훈을 논의하고 미래의 추세를 예측합니다. 코로나19로 인한 거대한 글로벌 위기 이후 우리 모두는 삶에 익숙해지고 있습니다. 한 가지 분명한 것은, 특히 컴퓨터와 기술에 관한 한 우리의 세계는 결코 예전 같지 않을 것이라는 점입니다. 동시에 이전보다 상황을 훨씬 더 빠르게 변화시켰습니다. 교훈 재택근무는 위험할 수 있음 팬데믹으로 인한 가장 중요한 변화 중 하나는 얼마나 많은 사람들이 재택근무를 시작했느냐는 것이었습니다. 이는 기업들이 지속적으로 활동할 수 있도록 도왔고, 우리에게 많은 보안 위험을 보여주었습니다. 많은 기업들이 그렇게 많은 사람들이 원격으로 일할 준비가 되어 있지 않았으며, 이는 가정에서 사용..