중심축으로서의 인공 지능: 현대 정보 관리의 힘을 발휘하다
정보의 바다에서는 귀중한 통찰력을 찾는 것이 중요합니다. 최신 정보 관리는 첨단 기술과 혁신적인 클라우드 전략을 결합하여 데이터를 연결하고 지식을 보호하며 인텔리전스를 적용하는 핵심 원동력이 되었습니다. 그리고 이러한 변화의 중심에는 데이터를 분석하고 비즈니스를 성공적으로 운영하기 위한 자동화를 추진하는 데 핵심적인 역할을 하는 인공지능(AI)이 있습니다.
현대 정보 관리에서 인공 지능의 중요성
인공 지능은 정보가 되었습니다. 비교할 수 없는 속도로 많은 양의 데이터를 처리하고 인간이 놓칠 수 있는 패턴을 식별하는 능력으로 인해 관리 세계의 판도를 바꾸었습니다. 기계 학습 알고리즘을 활용하여 기록 데이터로부터 학습하고 예측을 수행하므로 기업은 더 큰 확신을 갖고 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. AI를 정보 관리 전략에 통합함으로써 조직은 데이터의 힘을 활용하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
AI를 통해 통찰력 발견
AI를 정보 관리에 통합할 때 얻을 수 있는 주요 이점 중 하나는 복잡한 정보에서 통찰력을 추출하는 능력입니다. 데이터 세트에서 귀중한 통찰력을 발견하세요. 매일 생성되는 대량의 정형 및 비정형 데이터를 처리할 때 기존 데이터 분석 방법은 부족한 경우가 많습니다. 그러나 인공 지능은 복잡한 알고리즘을 사용하여 추세, 상관 관계 및 이상값을 식별함으로써 풍부한 데이터를 기반으로 발전합니다. 이러한 통찰력을 통해 기업은 보다 정확한 예측을 하고, 고객 행동을 이해하고, 프로세스를 최적화하고, 새로운 성장 기회를 식별할 수 있습니다.
자동화를 추진하여 효율성을 높입니다.
자동화는 인공 지능이 주도하는 현대 정보 관리의 또 다른 중요한 측면입니다. AI 기반 자동화를 통해 지루하고 반복적인 작업을 간소화하여 귀중한 인적 자원을 보다 전략적이고 창의적인 작업에 집중할 수 있습니다. 챗봇을 통한 고객 지원 자동화부터 공급망 물류 최적화에 이르기까지 AI 기반 자동화는 효율성을 향상하고 운영 비용을 절감하며 비즈니스 프로세스 속도를 높입니다.
개인화 및 고객 경험
AI 기술을 통해 기업은 가치 있고 이해받고 있다는 느낌을 갖게 만드는 경험. AI 알고리즘은 대량의 고객 데이터를 분석하여 개인의 선호도와 행동에 따라 추천, 제안, 마케팅 메시지를 맞춤화할 수 있습니다. 이러한 수준의 개인화는 고객 만족도를 향상시킬 뿐만 아니라 고객 충성도와 수익률도 높입니다.
인공 지능으로 지식 보호
조직 내에서 유통되는 방대한 양의 데이터로 인해 민감한 정보의 보안을 보장하는 것이 최우선 과제입니다. 인공 지능은 보안 조치를 강화하여 현대 정보 관리에서 중요한 역할을 합니다. 사이버 보안 위협을 실시간으로 탐지 및 예방하여 데이터 침해 및 기타 사이버 공격에 대한 사전 예방적 보호를 제공합니다. AI 기반 보안 시스템은 패턴과 이상 현상으로부터 지속적으로 학습하고 새로운 위협이 나타나면 이에 적응하여 잠재적인 위험에 대한 조직 데이터의 복원력을 높입니다.
AI는 모든 사용자, 데이터 유형, 장소 및 속도에 관계없이 작동합니다.
AI를 기반으로 하는 최신 정보 관리는 사용자의 다양한 요구 사항을 충족하고 다양한 데이터 유형 및 소스에 적응할 수 있습니다. 정형 데이터가 데이터베이스에 저장되어 있든, 비정형 데이터가 소셜 미디어에 존재하든, 멀티미디어 데이터가 IoT 장치에서 나오든, AI는 이 모든 것을 처리할 수 있습니다. 이러한 다양성은 데이터 유형을 넘어 온프레미스, 클라우드 또는 하이브리드 환경에 저장된 데이터로 작업할 수 있는 기능까지 확장됩니다. 또한 AI는 데이터 처리 속도를 크게 높여 실시간 통찰력과 더 빠른 의사 결정을 가능하게 합니다.
규정 준수 및 거버넌스를 위한 AI
진화하는 규제 및 데이터 거버넌스 환경에서 AI는 조직이 업계 규정을 준수하도록 도울 수 있습니다. 표준 및 정부 지침. AI 기반 도구는 자동으로 데이터 사용량을 모니터링하고 잠재적인 규정 준수 문제를 식별하며 데이터 액세스 제어를 시행할 수 있습니다. 이러한 수준의 자동화된 거버넌스는 기업이 관련 법률 및 규정을 준수하면서 자신 있게 데이터를 관리할 수 있도록 보장합니다.
AI를 정보 관리의 초석으로 수용
현대 정보 관리에서 AI 지원은 기업 운영 및 의사 결정에 혁명을 일으키고 있습니다. 행동 양식. AI의 힘을 활용하여 통찰력을 발견하고, 자동화를 추진하고, 지식을 보호하고, 개인화된 경험을 제공함으로써 조직은 점점 더 경쟁이 심화되는 환경에서 성공할 수 있습니다. 인공 지능은 현대 정보 관리의 핵심 요소로, 데이터를 연결하고, 인텔리전스를 적용하고, 클라우드 컴퓨팅을 활용하여 비교할 수 없는 결과를 얻을 수 있도록 해줍니다. AI를 전략의 일부로 통합하는 것은 경쟁 우위일 뿐만 아니라 디지털 시대의 지속 가능한 성공을 위한 전제 조건이기도 합니다. AI로 전환함으로써 기업은 데이터의 잠재력을 최대한 활용하고 프로세스를 간소화하며 끊임없이 변화하는 세상에서 민첩성을 유지할 수 있습니다
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이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도
Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.
미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
SK하이닉스가 8월 6일 12단 HBM3E, 321고 NAND 등 AI 관련 신제품을 선보인다.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품
