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.
비용을 최소화하고 수익은 극대화하면서 개념에서 실제 스케일까지 빠르게 실현하기 위해 인텔은
- 이미 아는 것으로 개발합니다
- 기존 기술을 활용합니다
- 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환합니다
- 대규모 AI 애플리케이션을 개발하고 전개합니다
인텔은 AI 데이터, 모델링, 전개 수명을 최적화하고 모든 단계에서 분석을 가속하는 하드웨어 및 소프트웨어로 더 빠른 인사이트 도출을 지원합니다. 귀사가 가는 곳에 인텔® AI가 함께합니다.
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.
UAB 의과대학, AI로 새로운 데이터에 액세스하다
UAB 의과대학과 Medical Informatics Corp.은 실시간에 가까운 의사 결정과 환자 치료를 개선하기 위해 노력하고 있습니다.
쇼핑객의 참여를 유도하는 SM Supermalls
고객 지향적인 New Era AI Robotic 솔루션은 인텔® 기술을 활용하여 모든 고객이 편리한 맞춤 방문을 할 수 있도록 지원합니다.
AI 학습 센터
AI와 데이터 과학과 관련된 인텔의 강력한 자료와 교육 및 모범 사례를 살펴보십시오.
데이터 분석 파이프라인 극대화
제대로 구조화된 데이터 파이프라인은 비즈니스 인텔리전스와 동향 파악, 대규모 데이터 분석을 지원합니다. 인텔® 기술은 확장 가능하며 안정적이고 실행 가능한 분석 프로그램을 만드는 성능을 제공합니다.
인텔® AI의 총 경제적 영향
인텔은 인텔® AI를 활용하여 기업이 실현할 수 있는 총 경제 효과(TEI) 및 잠재적인 이점에 대한 연구를 Forrester Consulting에 의뢰했습니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
AI를 사용하여 데이터에서 유용한 인사이트를 도출하는 방법은 무엇일까요?
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.
분석과 인공 지능은 어떤 관련이 있습니까?
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.
AI 프로젝트에 GPU가 꼭 필요할까요?
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.
AI 프로젝트에 GPU가 꼭 필요할까요?
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.
