모든 곳에 AI와 데이터 과학을 확장하기 위한 빠른 경로

업계 수천 개의 기업이 인텔® AI 기술로 개선된 기존 시스템을 사용하여 인공 지능(AI) 혁신을 만들고 있습니다. 인기 소프트웨어 도구에 기본 하드웨어 가속과 최적화를 도입하여 AI 워크플로는 이제 대규모 데이터 수집에서 전개까지 간소화되었습니다. AI로 중대한 과제를 해결하려는 혁신가를 위해 인텔은 모든 곳에 AI를 확장하는 길을 닦고 있습니다.

주요 사용 사례

기업마다 AI를 다른 용도로 사용하지만, 결국 같은 AI 문제를 직면합니다. 최소한의 비용과 위험으로 어떻게 개념을 현실에 빠르게 스케일하느냐? 입니다. 다음 고객 사례는 어느 분야에서 AI가 필요하든, 익숙한 인텔 기반 환경이 제공된다는 것을 보여줍니다.

AI 학습 센터

AI와 데이터 과학과 관련된 인텔의 강력한 자료와 교육 및 모범 사례를 살펴보십시오.

자주 묻는 질문(FAQ)

인공 지능(AI)은 기계가 인간의 고등 능력을 모방하게 하는 광범위한 수준의 시스템을 의미합니다. 머신 러닝(ML)은 기존에 알려진 데이터 매개 변수로 회귀 분석, 결정 트리, 스테이트 벡터 머신 등 이용하여 비슷한 새 데이터에 대한 결과를 예측하는 통계 방법의 분류입니다. 딥 러닝(DL)은 머신 러닝의 한 분야로, 인공 신경망이라는 뇌의 구조와 기능에서 영감을 얻은 알고리즘과 여러 계층을 활용하여 대규모 데이터를 학습합니다. 딥 러닝은 컴퓨터 비전과 자연언어 처리, 추천 엔진 등의 프로젝트에 사용됩니다.

먼저 데이터가 생성되어 시스템에 입력됩니다. 이때 일관된 데이터 형식, 유형 및 품질을 보장하기 위해 사전 처리 단계를 거칩니다. 데이터가 정리된 후에는 더 스마트하고 빠른 분석을 지원하기 위해 모델링과 최적화 과정에 들어갑니다. 인공 지능 모델이 입증된 후에 프로젝트 요건에 맞게 전개할 수 있습니다.

분석은 미래의 결과를 예측하기 위해 대규모 데이터를 패턴화합니다. 인공 지능은 데이터 처리를 자동화하여 속도를 올리고, 패턴을 찾으며 데이터 관계를 명확히 한 뒤 실행 가능한 인 인사이트를 도출합니다. 

아니요. 그래픽 처리 장치(GPU)는 대규모 데이터세트를 효율적으로 처리할 수 있어 과거부터 AI 프로젝트용으로 사용되어 왔습니다. 그러나 지금은 중앙 처리 장치(CPU)가 AI 프로젝트에 더 적합하기도 합니다. 대규모 데이터세트에서 복잡한 딥 러닝을 수행하지 않는 이상, CPU는 이용성과 가격성, 에너지 효율성이 더 뛰어납니다. 

아니요. 그래픽 처리 장치(GPU)는 대규모 데이터세트를 효율적으로 처리할 수 있어 과거부터 AI 프로젝트용으로 사용되어 왔습니다. 그러나 지금은 중앙 처리 장치(CPU)가 AI 프로젝트에 더 적합하기도 합니다. 대규모 데이터세트에서 복잡한 딥 러닝을 수행하지 않는 이상, CPU는 이용성과 가격성, 에너지 효율성이 더 뛰어납니다.