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AI 프로젝트가 기대에 미치지 못하는 주된 이유 중 하나는 데이터에 있다. 그러나 실수를 통해 배우고 장기적으로 노력할 수 있다면 AI 프로젝트
스포츠 업계가 디지털 기술을 활용하여 팬 경험을 향상하고 기존 비즈니스 모델에 대한 위협에 대처하고 있다.기술을 통해 프로 스포츠가 데이터
AI 기술이 특히 인기리에 활용되는 분야는 IT다. IT 자동화, 품질 관리, 사이버 보안 등이 대표적이다. 하지만 기술이 개선되고 사용이 간편해지는 한편, 유용성이 입증되면서 상황이 달라질
데이터 과학팀 리더의 리더십 (5) – 머리와 가슴을 조화시켜라 (집중할 수 있는 환경 만들기)지난 스물아홉번째, 서른번째 글에서 데이터 과학
인공지능 기술을 활용해 기존 인물의 얼굴이나 특정 부위를 영화의 CG처럼 합성한 영상편집물인 딥페이크(Deepfakes)는 정치인에게만 위협이
프로그래밍 초보자라면 스크래치(Scratch)나 HTML과 같은 단순한 언어로 시작하는 것이 좋다. 일단 기본 지식을 습득한 다음 배워볼 만한 다양한 언어가 있다.
영국 국민건강보험(NHS)은 노령 인구, 치료 비용 증가, 정부 재정 지원 증가 속도 감소로 점차 증가하는 재정적 압박에 직면했다. 무어필드 안
지난해 11월 SAP에 인수된 퀄트릭스가 7월 11일 한국 시장에 진출한다고 공식 발표했다. 퀄트릭스는 경험데이터(X-데이터) 전문 업체로 전세계 1만 곳 이상의 기업이 이를 활용해 제품을 생산
데이터가 새 시대의 ‘기름’이라면, 기름처럼 누출 사고도 조심하는 것도 필수적이다. 확실한 방어법인 데이터 삭제 정책에 대해 살펴본다.
인공지능(AI)과 데이터 과학은 전사적인 업무 가치 제공이라는 거대한 비전을 제시한다. 여러 IT조직과 현업 부서가 앞다퉈 이러한 잠재력 활용에 나서고 있지만, AI와 데이터 과학 계획은 서