데이터 전략, 자원, 인재
인공 지능 이해하기
Maarten Van den Broeck
Senior Content Developer at DataCamp
데이터 전략 및 거버넌스
AI 인프라
클라우드 기반 AI 인프라
- 확장 가능한 컴퓨팅 리소스, 데이터 스토리지, AI 도구 및 사전 구축된 모델
- 탄력적, 온디맨드
- 장점: 높은 확장성, 비용 효율성
- 단점: 데이터 위치, 인터넷 필요
온프레미스(자체 호스팅) AI 인프라
- 조직은 AI 운영을 지원하기 위해 하드웨어, 소프트웨어, 데이터, 네트워크 자원 소유
- 장점: 향상된 데이터 제어, 더 낮은 지연 시간
- 단점: 초기 비용, 제한된 확장성
MLOps 방법론
MLOps(머신 러닝 운영): 기업 내 ML(AI) 시스템의 효율적이고 안정적인 관리 및 운영
MLOps 방법론
MLOps(머신 러닝 운영): 기업 내 ML(AI) 시스템의 효율적이고 안정적인 관리 및 운영
AI 관련 직무
AI 아키텍트
데이터 과학자
머신 러닝 및 데이터 엔지니어
기타: AI 윤리 전문가, 프로젝트 관리자
AI 팀 구축하기
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