기사 소개：머신러닝은 미래의 가장 큰 잠재력을 보유하고 업계에 가장 큰 이점을 제공하는 인공지능 분야입니다. 관련 보고서에 따르면, 머신러닝 시장 규모는 2025년까지 967억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 2018년의 68억 달러와 비교하면 엄청난 증가폭이다. 앞으로는 비즈니스 개선을 위해 머신러닝 기술을 선택하는 기업이 점점 더 많아질 것입니다. 인더스트리 4.0의 머신러닝 10년 전 산업 부문의 디지털화 프로세스를 지칭하기 위해 인더스트리 4.0이라는 용어가 만들어졌습니다. 그 이후로 우리는 IoT, 블록체인 및 인공 지능의 모든 분야(머신 러닝, 딥 러닝, 인지 지능 등)와 같은 고급 기술을 구현하기 위해 노력하는 현장 기업의 수가 증가하는 것을 보았습니다. 업계에서 머신러닝과 같은 기술을 적용하는 방법은 다음과 같습니다.

2023-04-13 논평 0  1543

기사 소개：오늘날 조직은 그 어느 때보다 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 잠재력을 신뢰하고 이에 투자하고 있습니다. 2022년 IBM 글로벌 인공지능 채택 지수에 따르면, 기업의 35%가 현재 운영에 AI를 사용하고 있다고 보고했으며, 추가로 42%는 AI를 탐색하고 있다고 답했습니다. 한편, McKinsey 조사에 따르면 응답자의 56%가 2020년 50%에서 2021년에 적어도 하나의 기능에 AI를 채택한다고 답했습니다. 그러나 Domino Data Lab의 최근 REVElate 설문 조사에 따르면 AI에 대한 투자가 회사의 수익에 직접적인 영향을 미치는 실제 ROI를 제공합니까?

2023-04-11 논평 0  1180

기사 소개：중국전자학회(China Electronics Society)의 2023년 과학기술상(Science and Technology Awards) 수상자 목록이 발표되었습니다. 이번에는 친숙한 인물인 Tencent의 Angel 머신러닝 플랫폼을 발견했습니다. 대형 모델이 빠르게 개발되는 현 시대에 과학기술상은 머신러닝 플랫폼 연구 및 응용 프로젝트에 수여되어 모델 훈련 플랫폼의 가치와 중요성을 충분히 확인시켜 줍니다. 과학기술상은 머신러닝 플랫폼 프로젝트의 연구 및 적용을 인정하고, 특히 대규모 모델의 급속한 개발이라는 맥락에서 모델 훈련 플랫폼의 가치와 중요성을 충분히 인식하고 있습니다. 딥러닝이 부각되면서 주요 기업들은 인공지능 기술 발전에 있어서 머신러닝 플랫폼의 중요성을 깨닫기 시작했습니다. Google, Microsoft, Nvidia 및 기타 회사는 속도를 높이기 위해 자체 기계 학습 플랫폼을 출시했습니다.

2024-03-27 논평 0  1284

기사 소개：1. 칭다오 컴퓨터 조각 및 가공 개인의 요구를 충족시킬 수 있고 공예품 제조업이 선호하는 기술적으로 진보된 가공 방법은 칭다오 컴퓨터 조각 및 가공입니다. 이 기술은 컴퓨터 지원 설계 및 CNC 공작 기계를 사용하여 다양한 재료의 고정밀 조각을 달성하여 기업에 많은 이점을 제공합니다. 오늘은 칭다오 컴퓨터 조각가공 관련 내용에 대해 알아보겠습니다. 칭다오 컴퓨터 조각 가공이란 무엇입니까? 칭다오 컴퓨터 조각 가공은 컴퓨터 지원 설계 소프트웨어를 사용하여 설계 그래픽을 공작 기계 경로로 변환하는 가공 방법입니다. CNC 기계를 사용하여 절단기를 제어하여 재료 표면에 원하는 패턴이나 모양을 조각합니다. 이 가공 방법은 정확하고 효율적이며 유연하여 다양한 공작물을 더 쉽게 제조할 수 있습니다. 칭다오 컴퓨터 조각 가공의 장점 칭다오

2024-08-21 논평 0  961

기사 소개：2023-06-0814:35:38 작성자: 송준이 높은 인플레이션과 물가 상승에 직면한 혁신적인 식품 및 음료 회사들은 인공지능(AI), 더 구체적으로는 머신러닝(ML)에 관심을 돌렸습니다. 비용을 절감하고 효율성을 높입니다. 응용 AI 및 ML 솔루션에 대한 투자 증가는 식품 및 음료 회사가 낭비를 줄이고, 비즈니스 프로세스를 개선하며, 공급망이 점점 더 복잡하고 불안정해지는 환경에서 증가하는 시장 수요를 충족하는 데 도움이 될 수 있습니다. 가장 중요한 것은 클라우드 내 식음료 기업이 데이터, 분석 기술, 머신러닝 기술을 인스턴트 서비스 형태로 확보해 머신러닝을 더욱 빠르게 시작하고 시장 기회를 포착할 수 있다는 점이다. 식품 및 음료 회사가 응용 AI에 대한 연구를 지속적으로 심화함에 따라 클라우드에서 데이터를 호스팅하고 시각화합니다.

2023-06-10 논평 0  732

기사 소개：자동화와 인공지능(AI)의 급속한 발전은 인력을 재편하고 있으며 업무의 미래에 대한 의문을 제기하고 있습니다. 기업에는 자동화된 장비와 디지털 프로세스를 개발, 관리, 유지하고 기계가 할 수 없는 작업을 수행할 수 있는 적절한 기술을 갖춘 직원이 필요합니다. 재교육은 남겨진 직원이 새로운 직업을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 경쟁이 치열한 취업 시장에서는 직원들이 새로운 기술을 배우는 것이 중요합니다. 이 기사에서는 자동화와 인공 지능이 고용에 미치는 영향, 변화하는 직업 시장에 필요한 기술, 적응성과 평생 학습의 중요성을 살펴봅니다. 자동화의 부상: 산업 및 직무 역할 변화 자동화 기술은 제조 및 물류부터 고객 서비스 및 의료에 이르기까지 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. 로봇, 머신러닝 알고리즘, 인공지능 시스템이 점점 더 발전하고 있습니다.

2023-06-07 논평 0  1441

기사 소개：지능형 로봇은 비즈니스 세계에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 스마트 로봇은 효율성 향상, 정확성 향상, 비용 효율성 등 여러 가지 이점을 제공합니다. 고급 기술과 결합하면 엔터프라이즈 지능형 로봇공학은 구현 문제를 효과적으로 극복할 수 있습니다. 최근 몇 년 동안 모든 산업 분야의 기업은 인공 지능, 기계 학습, 사물 인터넷과 같은 첨단 기술을 활용하여 다양한 운영을 최적화해 왔습니다. 이제 많은 기업에서는 이러한 첨단 기술을 지능형 로봇과 결합하여 로봇을 보다 자율적이고 지능적이며 적응력 있게 만들고 있습니다. 기업용 지능형 로봇이 산업 자동화 발전에 중요한 역할을 한다고 말하는 것은 절제된 표현일 것입니다. 한 연구에 따르면 기업의 88% 이상이 운영을 최적화하기 위해 지능형 로봇 공학에 투자할 계획이라고 합니다. 지능형 로봇이 점점 더 대중화되는 주요 이유

2023-05-30 논평 0  1191

기사 소개：많은 사용자가 VisionPro 장치를 보았지만 이 장치의 특정 기능이 무엇인지 확신하지 못합니다. 이러한 성능 관점에서 볼 때 이 장치는 여전히 기능이 매우 풍부합니다. Visionpro 기능 답변: 의료 및 건강, 산업 제조, 천문학 및 지리, 음악 및 예술 및 기타 분야에서 널리 사용될 수 있습니다. 1. 의료 및 건강 1. 의사가 최소 침습 수술을 수행하고 수술 정확도를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 2. 3. VisionPro 구성 및 디자인은 의료 현장의 요구를 충족시킬 수 있습니다. 2. 산업 제조 1. 조립, 유지 관리, 품질 관리 및 기타 산업 제조 측면에 사용할 수 있습니다. 2. VisionPro의 기능과 디자인은 정확성과 신뢰성이 뛰어나 작업자가 보다 효율적으로 작업할 수 있도록 도와줍니다.

2024-01-03 논평 0  523

기사 소개：인공지능(AI)이란 정확히 무엇인가요? 인공지능(Artificial Intelligence), 영어 약자는 AI이다. 인간 지능을 시뮬레이션, 확장 및 확장하기 위한 이론, 방법, 기술 및 응용 시스템을 연구하고 개발하는 새로운 기술 과학입니다. 기계, 특히 컴퓨터 시스템에 의한 인간의 지적 프로세스 모방을 인공 지능이라고 합니다. 전문가 시스템, 자연어 처리, 음성 인식 및 머신 비전은 인공 지능의 몇 가지 일반적인 응용 프로그램입니다. 인공지능은 어떻게 작동하나요? AI에 대한 열광이 계속 커지면서 기업들은 자사의 제품과 서비스에 AI가 어떻게 통합되는지 보여주기 위해 안간힘을 쓰고 있습니다. 그들이 인공 지능이라고 부르는 것은 일반적으로 기계 학습과 같은 인공 지능의 한 구성 요소일 뿐입니다. ㅏ

2023-04-12 논평 0  1627

기사 소개：우리는 스마트머신과 빅데이터 수집 능력이 글로벌 산업의 중요한 부분이 되는 시대로 빠르게 진입하고 있습니다. 오늘날 AIoT(사물인터넷을 위한 인공지능) 애플리케이션의 그림자는 대부분의 고급 주거 지역과 대기업에서 볼 수 있습니다. 비록 언론에 광고된 것만큼 널리 보급되지는 않았지만 선진국에서는 채택이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 사물 인터넷은 포괄적인 용어로서 연결된 개체의 네트워크를 나타냅니다. 인공지능 알고리즘과 머신러닝 기능을 결합하면 IoT 스마트 기기가 자신과 다른 시스템에 대한 경험을 바탕으로 학습하고, 스스로 개선하고, 변화에 적응할 것으로 기대할 수 있습니다. AIoT(사물 인터넷을 위한 인공 지능)는 IoT 인프라와 인공 지능 기술을 통합한 것입니다. IoT와 사람

2023-04-25 논평 0  1385

기사 소개：AI는 진화하는 디지털 시장에서 경쟁력을 유지하여 2023년 비즈니스를 어떻게 변화시킬 것인가? AI는 데이터를 사용하여 시장 기회 식별, 변화하는 인력에 적응, 프로세스 최적화 등의 인텔리전스를 얻도록 현대 비즈니스를 변화시킵니다. 2023년부터 모든 기업은 직원의 업무를 단순화하고 효율적인 업무 시간 관리를 위한 효율성을 높이기 위해 인공지능을 사용하기 시작할 것입니다. 인공 지능 시스템은 패턴과 상관 관계를 식별하기 위해 대량의 레이블이 지정된 훈련 데이터를 분석하여 미래 결과를 예측하는 데 종종 사용됩니다. 오늘날 머신러닝은 인공지능 시스템을 개발하는 데 있어 지배적인 방법입니다. 인공지능은 종종 인간의 지능과 창의성을 대체하기보다는 보완하는 것으로 생각됩니다. 2023년 인공지능 트렌드는 인공지능의 비즈니스 적용이 가속화되는 것이다.

2023-04-07 논평 0  1383

기사 소개：인공 지능은 기업이 업무를 수행하고 직원 및 고객 측 모두에서 프로세스, 제품 및 사람과 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 2022년까지 전 세계 인공지능 소프트웨어 시장은 20% 이상 성장해 620억 달러에 이를 것으로 예상된다. 이러한 디지털화는 오늘날의 파괴적인 환경에서 더 스마트하고, 더 효율적이며, 더 비용 효과적인 비즈니스 운영을 가능하게 하고 더 민첩한 운영을 촉진함으로써 모든 산업 분야의 기업을 위한 판도를 변화시키고 있습니다. 이를 염두에 두고 기술이 계속 발전하고 더 많은 비즈니스 사용 사례에 침투함에 따라 인공 지능이 미래에 미칠 수 있는 영향을 살펴보겠습니다. 기업 계획에 미치는 영향 모든 규모의 기업과 다양한 산업 분야에서 비즈니스 전략의 일부로 인공 지능을 계속 사용하는 것으로 보입니다. 한걸음 물러서서 조인트를 채용함으로써

2023-05-05 논평 0  1552

기사 소개：기업이 변화하는 비즈니스 요구 사항에 따라 확장 및 축소할 수 있는 컴퓨팅 및 스토리지 리소스를 모색함에 따라 클라우드 채택이 급격히 증가하고 있습니다. 그러나 클라우드 컴퓨팅의 비용 및 민첩성 이점에도 불구하고 데이터 소스 또는 그 근처에서 컴퓨팅이 발생하는 엣지 컴퓨팅이라는 또 다른 배포 모델에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이는 새로운 사용 사례, 특히 현대 비즈니스 성공에 중요한 혁신적인 인공 지능 및 기계 학습 애플리케이션을 지원할 수 있습니다. MIT Technology Review가 주최한 Future Compute 컨퍼런스에서 세 명의 산업 기술 전문가가 이러한 장점의 약속은 데이터에 있다고 말했습니다. 구체적으로 공장이든, 자율주행차든,

2023-04-08 논평 0  1696

기사 소개：다국적 데이터 인프라 기업 에퀴닉스(Equinix)는 2018년부터 머신러닝 기술을 활용해 왔다. 그들은 머신러닝 확률 모델을 사용하여 잠재 고객이 Equinix 제품을 구매할 가능성을 예측하는 계획에 착수했습니다. 이 프로그램은 창립 이래로 회사에 수백만 달러의 수익 기여를 창출했습니다. Equinix가 창립 이후 성장함에 따라 고객 확보 및 확장을 가속화하기 위한 채널 파트너에 대한 의존도도 높아졌습니다. 그래서 2021년에 Equinix는 리드 플랫폼을 새롭게 살펴보고 판매 리드에 데이터 기반 접근 방식을 추가하여 더욱 발전했습니다. 동시에 인공 지능은 기업이 글로벌, 특정 지역 및 국가를 추진하는 데 가장 적합한 것을 식별하는 데에도 사용됩니다.

2023-09-12 논평 0  1044

기사 소개：두 기술은 서로 다르게 작동하지만 AI가 지능을 생성하려면 막대한 양의 데이터가 필요하기 때문에 서로 잘 작동합니다. 동시에 빅데이터는 인공지능에게 막대한 양의 데이터를 제공한다. 이 기사에서는 빅 데이터와 인공 지능의 관계와 이들이 협력하여 기업 문제를 해결하는 방법을 설명합니다. 인공지능과 빅데이터는 머신러닝을 통해 컴퓨팅에 새로운 차원을 제공합니다. 빅데이터는 최근 대중화됐지만 개인이 방대한 데이터 세트를 분석할 수 있어 인공지능의 잠재력이 높아진다. 최근 설문조사에 따르면 참가자의 76.5%는 빅데이터와 인공지능이 점점 더 서로 얽혀 기업의 인지 역량 개발에 도움이 된다고 믿고 있습니다. 이 두 기술은 서로 다르게 작동하지만 함께 잘 작동합니다.

2023-04-04 논평 0  2098

기사 소개：우리는 코로나19가 기업에 디지털 혁신 여정을 몇 달, 어떤 경우에는 몇 년까지 가속화하도록 압력을 가하는 방법을 살펴보았습니다. 팬데믹의 도래로 인해 그들은 손끝에 있는 기술, 특히 인공 지능(AI)에 대해 다시 생각하게 되었고, 이를 활용하여 생산성을 높이고 공급망 문제를 해결하며 제품과 서비스를 원활하게 제공하게 되었습니다. 조직은 AI를 디지털 전략에 통합해야 할 필요성을 인식했으며, 이 기사에서는 일반적인 AI 채택 문제를 해결하는 데 중점을 둘 것입니다. 인공지능은 시간, 에너지, 비용을 절약하는 혁신적인 기술입니다. 더 이상 과학 교과서나 공상 과학 소설에만 국한되지 않고 수많은 실제 응용 프로그램이 있습니다. 이제 기업들은 이러한 미래 기술 구현의 중요성을 인식하고 있습니다. 실제로 기계지능은

2023-05-14 논평 0  1183

기사 소개：인공지능(AI)은 비즈니스 운영을 혁신할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 실제로 한 연구에 따르면 기업의 67%가 내년에 AI 및 머신러닝 사용 사례가 증가할 것으로 예상하는 것으로 나타났습니다. 이러한 기술은 비즈니스 효율성을 향상하고 통찰력을 창출하며 시장 경쟁력을 강화하고 개인화된 고객 경험을 제공하는 데 이점이 있습니다. 그러나 규제가 심한 산업에서 기업은 AI 설명 가능성과 관련된 특별한 문제에 직면합니다. 금융 서비스, 보험, 의료 등의 산업에서는 투명하고 감사 가능한 의사 결정 플랫폼을 사용하여 엄격한 규정 및 규정 준수 표준을 준수해야 합니다. 오늘날 비즈니스 프로세스와 의사결정을 자동화하는 인공지능 솔루션은 많지만 의미 있는 설명을 제공하는 솔루션은 거의 없습니다. 잠재력이 가득하더라도 기업은 자동화를 무시해서는 안 됩니다.

2023-04-13 논평 0  879

기사 소개：오늘날 빠르게 발전하는 기술 환경에서 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)과 엣지 컴퓨팅의 융합은 데이터 처리 방식을 바꾸고 있습니다. 엣지 컴퓨팅에는 데이터 소스에 더 가까운 분산 처리가 포함되어 실시간 분석 및 대응이 가능합니다. 그러나 인공 지능 및 기계 학습 애플리케이션이 확산됨에 따라 엣지 처리 성능에 대한 필요성도 증가하여 열 발생 및 냉각 문제가 증가하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 네트워크 에지에 액체 침지 냉각 기술을 통합하는 것이 획기적인 변화가 되었습니다. 액체 침지 냉각에서는 열을 효과적으로 발산하기 위해 프로세서 및 메모리 모듈과 같은 하드웨어 구성 요소를 유전체 액체에 담가야 합니다. 이 접근 방식은 특히 공간이 제한된 엣지 컴퓨팅 시나리오에서 기존 공기 냉각에 대한 강력한 대안을 제공합니다. AI와 기계

2024-03-29 논평 0  1044

기사 소개：Python이 고임금 기업 취업에 필요한 기술이 된 이유는 무엇입니까? 인터넷의 발전과 빅데이터, 인공 지능, 기계 학습 및 기타 기술의 등장으로 인해 프로그래밍 기술은 취업 시장에서 가장 중요한 요구 사항 중 하나가 되었습니다. 많은 프로그래밍 언어 중에서 Python은 단순성, 학습 용이성 및 효율성으로 인해 고임금 기업에 필수적인 기술이 되었습니다. 이 기사에서는 Python이 왜 그토록 가치가 있는지 여러 측면에서 분석합니다. 우선 파이썬은 배우기 쉽습니다. Python은 다른 프로그래밍 언어에 비해

2023-09-08 논평 0  893

기사 소개：IDC는 최근 IDC의 "전세계 인공지능 지출 가이드"(IDC Worldwide Artificial Intelligence 지출 가이드)의 2023 V2 버전을 출시했습니다. IDC의 최신 데이터에 따르면 인공지능 IT에 대한 전 세계 총 투자액은 2022년 1,288억 달러에서 2027년에는 4,236억 달러로 증가할 것으로 예상되며, 5년간 연평균 성장률(CAGR)은 약 26.9%에 달할 것으로 예상됩니다. . 최근 인공 지능 기술의 획기적인 발전과 애플리케이션 통합 개선으로 다양한 기업이 인공 지능으로 대표되는 고급 기술을 사용하여 디지털 지능 시장 환경에 적응하고 새로운 비즈니스에 힘을 실어주고 기업이 지능형 기술의 필요성을 결정하는 데 도움을 주기 시작했습니다. 의사 결정을 통해 인공 지능에 대한 보다 다양한 접근 방식을 생성합니다.

2023-08-24 논평 0  680