생성형 AI가 기존 AI 및 머신러닝 수명 주기를 강화

Generative AI Augmenting the Traditional AI and Machine Learning Life Cycle

발행일: 2024년 07월 | 리서치사:

IDC | 페이지 정보: 영문 11 Pages | 배송안내 : 즉시배송

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이 IDC Perspective는 기존 AI 및 머신러닝 수명 주기에 대한 생성형 AI(GenAI)의 혁신적인 영향에 초점을 맞추고, 효율성을 높이고 모델 개발을 가속화하며 인력 부족을 해소하는 데 있어 GenAI의 역할을 강조하고 있습니다. AI/ML 수명 주기에 GenAI를 통합함으로써 조직은 기반 모델을 활용하여 데이터 준비부터 배포까지 다양한 수명 주기 작업을 자동화하고 개선하여 AI/ML 채택을 촉진하고 투자를 최적화할 수 있습니다. IDC AI Software 리서치 디렉터 캐시 랭(Kathy Lange)은 다음과 같이 말했습니다. "기반 모델은 많은 새로운 GenAI 기반 애플리케이션뿐만 아니라 기존 AI/ML의 단조로운 작업을 간소화하는 데 있어 게임 체인저입니다. 데이터 준비부터 배포, 모니터링에 이르기까지 머신러닝 수명 주기의 모든 단계를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다."

주요 요약

상황 개요

IDC의 관점

코파일럿
편향 탐지
데이터 파이프라인
기능 파이프라인
모델 트레이닝
검증과 통합
전개와 모니터링
기업 요구
상업용 AI/ML플랫폼의 기반 모델 벤더 통합

테크놀러지 바이어에 대한 어드바이스

참고 자료

관련 조사
요약

ksm 24.08.06

This IDC Perspective highlights the transformative impact of generative AI (GenAI) on the traditional AI and machine learning life cycle, emphasizing its role in enhancing efficiency, accelerating model development, and addressing talent gaps. By embedding GenAI within the AI/ML life cycle, organizations can leverage foundation models to automate and improve various life-cycle tasks, from data preparation to deployment, thereby driving adoption and optimizing AI/ML investments."Foundation models are game changers not only for many new GenAI-based applications but also for streamlining traditional AI/ML drudgery," says Kathy Lange, research director, AI Software at IDC. "They have the potential to revolutionize each step of the machine learning life cycle, from data preparation to deployment and monitoring."