소프트웨어 개발에서 AI와 ML 기술이 자동화 테스트의 혁신을 주도하고 있습니다. 최신 자동화 테스트 트렌드와 AI 활용 전략을 확인해보세요.
4차 산업 혁명, 인간과 인공지능의 융합으로부터 시작됩니다.
빅데이터를 기반으로 인간의 지능적인 작업을 모방하여 다양한 상황에 적응하고 작업을 수행하는 과학 기술입니다. 복잡한 코드를 스스로 작성하고, 데이터를 분석하여 예측하고, 다양한 유형의 신호와 기호를 식별하고, 수동 입력 없이도 인간과 자연스럽게 대화할 수 있습니다.
인공지능(AI)을 구현하는 방법 중 하나로, 기계가 빅데이터와 과거 경험의 패턴을 자율적으로 분석하고 학습하여 인간의 뇌보다 더 빠르고 객관적으로 작동하게 하는 기술입니다.
빅데이터를 기반으로 인간의 지능적인 작업을 모방하여 다양한 상황에 적응하고 작업을 수행하는 과학 기술입니다. 복잡한 코드를 스스로 작성하고, 데이터를 분석하여 예측하고, 다양한 유형의 신호와 기호를 식별하고, 수동 입력 없이도 인간과 자연스럽게 대화할 수 있습니다.
인공지능(AI)을 구현하는 방법 중 하나로, 기계가 빅데이터와 과거 경험의 패턴을 자율적으로 분석하고 학습하여 인간의 뇌보다 더 빠르고 객관적으로 작동하게 하는 기술입니다.
세계적으로 생성되고 저장되는 데이터의 양이 급증함에 따라 데이터는 비즈니스에서 중요한 자산으로 부각되고 있습니다. 인공지능 및 기계학습 기술은 방대한 데이터에서 가치 있는 정보를 추출하고 작업을 자동화하며 시스템 기능을 개선하는 등 현대 사회 기술 혁신의 중심에서 광범위하게 활용되며 인간의 삶에 혁명을 일으키고 있습니다.
AI & ML Engineering 은 인공지능(AI)과 기계 학습(Machine Learning)을 비즈니스에 구현하고 활용하는 분야를 의미합니다. 광범위한 빅데이터를 기반으로 예측, 분류, 클러스터링 등의 작업을 수행하는 알고리즘을 컴퓨터 공학, 데이터 분석 및 통계, 하드웨어 및 소프트웨어 엔지니어링, 언어학, 신경 과학 등의 영역과 결합하여 비즈니스의 목표를 달성하고 특정 작업을 완료할 수 있는 지능형 시스템을 구축합니다.
복잡한 데이터를 새로운 차원으로 끌어올리는 인공지능 시스템을 성공적으로 설계하고 구현하는 것은 미래 글로벌 산업 경쟁력의 주요 지표가 될 것이며, 더 많은 기업 및 산업이 혁신과 성장을 이루는 데에 있어서 핵심적인 역할을 할 것으로 예상됩니다.
센서에서 수집한 주변 환경 데이터를 인식 및 해석하여 주행 결정을 내리고, 복잡한 교통 상황 속에서도 지능적으로 차량을 제어합니다.
금융시장의 빅데이터를 기반으로 자산 배분 및 투자 종목 선택에서 수천가지의 시나리오를 분석한 후 수익과 위험을 감안한 최적의 의사결정을 내릴 수 있습니다.
로봇 공학부터 기후 정보, 지리 공간 분석, 그리고 농업 연구까지, 과학 조직과 연구팀이 가능성을 최대한 높일 수 있도록 지원합니다.
서비스 기술 자료 및 매뉴얼을 토대로 고객의 질문을 신속 정확하게 처리하고, 지원 전문가에게 연결되기 전 필요한 정보를 미리 수집함으로써 고객의 서비스 경험을 향상시킵니다.
대규모 의료 영상 데이터와 환자 데이터를 결합하여 종양이나 질병을 빠르고 정확하게 탐지하고 진단합니다. 또한 복잡한 분자 데이터를 분석하여 특정 질병에 대한 효과적이고 안전한 신약을 개발할 수 있습니다.
Some key benefits of AI/ML include:
인간이 뇌를 통해 입력을 처리하는 것처럼 인간의 언어를 각 입력에 대한 프로그램과 알고리즘을 통해 코드 형태로 변형하여 이해하고 해석합니다. 대량의 텍스트 데이터를 사용하여 학습된 모델을 LLM이라고 하는데, 이는 언어의 뉘앙스에 대한 미묘한 이해를 바탕으로 일관성 있는 콘텐츠 제작부터 챗봇 상호작용 향상에 이르기까지 다양한 분야에서 실용적으로 활용되며 인공 지능 환경에서 강력한 기능으로 자리매김하고 있습니다.
방대한 데이터를 특성에 따라 다양한 알고리즘과 방법론을 사용하여 규칙적인 구조나 특징을 패턴으로 식별하고 추출하여 분류합니다. 이러한 기능은 데이터의 복잡성을 다루는데 있어서 핵심적인 기능으로, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 텍스트 분석 등 다양한 영역에서 새로운 기술과 서비스를 개발하는데 유용하게 활용되고 있습니다.
데이터를 수집, 분석하여 인사이트를 추출하고 의사결정을 내리는 과정에서 단순히 체계화된 데이터에만 의존하는 것이 아니라 데이터가 생성되고 사용되는 과정 등의 미세한 상관관계를 추적하여 인공지능 주도형 의사결정으로 가기 위한 프로세싱을 지원합니다. 이는 의사결정의 일관성과 객관성을 향상시키며 인간과 인공지능이 협력하여 더 나은 의사결정을 내릴 수 있는 효율적인 업무 모형을 구축합니다.
레이블이 지정되지 않은 데이터의 내재된 패턴이나 구조를 자동으로 탐색하고 학습합니다. 또한 동적인 환경에서 빠르게 적응하고 상호작용하여 보상을 최대화하는 새로운 전략과 최적의 결정을 내립니다. 수많은 시뮬레이션으로부터 생성된 결과의 피드백을 통합하여 시스템을 더욱 가속화하고 개선하는 이러한 기술은 자율 주행 자동차의 경로 계획, 로봇의 제어, 칩 설계, 게임 플레이 등 다양한 데이터 과학 분야에 적용됩니다.
사용자가 입력한 프롬프트를 기반으로 텍스트, 코드, 이미지, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 자동으로 생성합니다. 지속적인 AI 기술의 발전으로 구체적인 스타일, 톤, 주제 등의 프롬프트를 활용함으로써 양적 및 질적으로 향상된 결과물을 얻을 수 있습니다. 이는 브레인 스토밍 과정에서 다양한 관점과 아이디어를 제공하고 업무 생산성을 향상시키며 컨텐츠 창조의 판도를 혁신합니다.
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#Data Version Control
#Collaborative Notebook
#Data Access Control
WandB는 ML Workflow를 효율적으로 관리하고 시각화하여 더 나은 모델을 더 빠르게 구축할 수 있도록 지원합니다.
#Experiment Tracking
#Visualize Results
#Collaborate with Team
Neptune은 실험 데이터를 기록하고, 비교하고, 저장하고, 협업할 수 있는 단일 공간을 제공합니다.
#Experiment Management
#Model Registry
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클라우드 기반의 데이터 협업 플랫폼으로, 복잡한 코드 작성 없이도 고품질 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
#Real-time Collaboration
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Diffblue Cover는 Java 단위 테스트를 자동으로 작성하고 유지 관리하는 차세대 자율 AI 플랫폼입니다.
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ProjectOne은 팀 워크로드와 역량을 최적화하기 위해 AI 엔진으로 구축된 새로운 형태의 프로젝트 관리 플랫폼입니다.
#Training Your Kloud AI Expert Bot
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CodiumAI는 코드 무결성을 중요시하는 최첨단 풀 리퀘스트 AI 에이전트 플랫폼입니다.
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MOAI는 Context-Aware 기술을 도입한 생성형 AI로 일관된 스토리의 이미지, 비디오 컨텐츠를 생성합니다.
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