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  • 머신러닝과 AI가 모바일 앱의 의료 진단을 어떻게 변화시키고 있습니까?
    머신러닝과 AI가 모바일 앱의 의료 진단을 어떻게 변화시키고 있습니까?
    의료는 오랫동안 데이터 집약적인 영역이었으며 오늘날 인공 지능과 기계 학습의 통합은 특히 진단 분야에서 새로운 지평을 열고 있습니다. 개발자로서 우리는 이러한 변화의 최전선에 있습니다.
    일반적인 문제 744 2024-09-24 16:46:01
  • 규제 미로 탐색: 데이터 규정 준수 단순화
    규제 미로 탐색: 데이터 규정 준수 단순화
    규제 환경이 점점 더 복잡해지는 시대에 IT 전문가는 데이터 규정 준수 관리에 있어 전례 없는 어려움에 직면해 있습니다. 다양한 산업 전반에 걸쳐 규정이 진화함에 따라 데이터 관리에 대한 사전 예방적이고 정교한 접근 방식이 필요합니다.
    일반적인 문제 873 2024-09-23 15:25:02
  • 클라우드 2.0 컴퓨팅의 새로운 시대: 서버리스로 전환하세요!
    클라우드 2.0 컴퓨팅의 새로운 시대: 서버리스로 전환하세요!
    서버리스 컴퓨팅은 클라우드 기술 분야에서 가장 빠르게 변화하는 환경 중 하나이며 종종 Cloud 2.0의 차세대 혁명으로 불립니다. 모든 조직의 디지털 혁신 여정에서 서버리스는 기업이 인프라 관리 비즈니스를 오프로드하고 핵심 애플리케이션 개발에 집중할 수 있도록 함으로써 핵심 지원자로서의 자리를 찾고 있습니다.
    일반적인 문제 538 2024-09-23 15:25:04
  • 난독화와 암호화: .NET 코드를 올바른 방법으로 보호하는 방법
    난독화와 암호화: .NET 코드를 올바른 방법으로 보호하는 방법
    .NET 애플리케이션 작업 시 주요 관심사 중 하나는 무단 액세스, 지적 재산 도용, 리버스 엔지니어링으로부터 코드를 보호하는 것입니다. 이는 애플리케이션을 보호하기 위해 데이터 및 코드 보호 기술을 구현함으로써 달성할 수 있습니다. .NET 코드를 보호하는 데 사용되는 두 가지 주요 기술은 난독화와 암호화입니다.
    일반적인 문제 546 2024-09-18 15:55:14
  • AI 기반 검색의 알고리즘 발전: 정확성과 속도를 위한 쿼리 처리 최적화
    AI 기반 검색의 알고리즘 발전: 정확성과 속도를 위한 쿼리 처리 최적화
    오늘날의 데이터 중심 세계에서는 효율적이고 정확한 정보 검색이 중요합니다. 산업 전반에 걸쳐 구조화되지 않은 데이터의 급속한 증가는 기존 검색 알고리즘에 심각한 과제를 안겨줍니다. AI는 검색 결과의 정확성과 속도를 모두 최적화하는 정교한 기술을 도입하여 쿼리 처리 및 데이터 검색에 혁명을 일으켰습니다. 이 문서에서는 AI 기반 검색 이면의 알고리즘과 이러한 알고리즘이 쿼리 처리를 향상하여 지능적이고 관련성이 높으며 확장 가능한 검색 환경을 구현하는 방법에 대해 자세히 설명합니다.
    일반적인 문제 729 2024-09-18 15:50:04
  • 기능 플래그를 통한 지속적 전달 혁신
    기능 플래그를 통한 지속적 전달 혁신
    지속적인 전달(Continuous Delivery)은 소프트웨어를 더 빠르게 구축하고 배포하여 언제든지 프로덕션 시스템에 출시할 수 있도록 돕는 관행이자 방법론입니다. 다양한 개발 및 운영 프로세스의 수명주기 단축을 촉진합니다. CI(지속적 통합) 및 CD(지속적 배포) 개념을 효과적으로 적용하면 지속적인 제공 원칙의 이점을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 더 빠른 소프트웨어 릴리스도 가능해집니다.
    일반적인 문제 2113 2024-09-18 14:27:48
  • REST 및 HTTP 의미론
    REST 및 HTTP 의미론
    Roy Fielding은 박사 학위 논문으로 REST를 만들었습니다.
    일반적인 문제 1056 2024-09-18 14:27:45
  • AI 보안 격차: 생성 AI 시대의 시스템 보호
    AI 보안 격차: 생성 AI 시대의 시스템 보호
    GenAI(Generative AI) 및 LLM(Large Language Models)의 급속한 채택은 전례 없는 속도로 업계를 변화시키고 있습니다. 거의 90%의 조직이 LLM 사용 사례를 적극적으로 구현하거나 탐색하고 있으며 이러한 혁신적인 기술의 힘을 활용하고자 합니다. 그러나 이러한 열정은 보안 준비가 부족하다는 우려와 병치됩니다. Lakera의 최근 GenAI Readiness 보고서에 따르면 조직의 약 5%만이 GenAI 보안 프레임워크에 확신을 갖고 있는 것으로 나타났습니다.
    일반적인 문제 623 2024-09-18 14:27:43
  • VICTORY 프레임워크를 통해 성공적인 Agile 혁신을 주도하세요
    VICTORY 프레임워크를 통해 성공적인 Agile 혁신을 주도하세요
    민첩한 혁신은 어려울 수 있습니다. 그것들은 지저분하고 시간이 많이 걸리며, 애초에 모든 사람을 흥분시켰던 약속을 이행하지 못하는 경우가 많습니다. 그렇기 때문에 애자일 혁신을 개발 팀의 업무 방식의 단순한 변화가 아닌 전체적인 조직 변화로 접근하는 것이 매우 중요합니다.
    일반적인 문제 718 2024-09-18 14:27:37
  • 현대 데이터 인프라의 원리
    현대 데이터 인프라의 원리
    지난 수십 년 동안 인터넷의 발전은 우리 사회가 기능하는 방식에 명백히 영향을 미쳤습니다. 세계화를 촉진하는 것부터 지구상의 거의 모든 사람이 사용할 수 있는 소셜 미디어 및 소비자 앱과 같은 신기술을 만드는 것까지 웹은 우리 일상생활의 대부분의 측면에 스며들었습니다. 그러나 이러한 편재성에는 엄청난 양의 데이터를 관리해야 하는 필요성이 점점 더 커지고 있으며, 이를 위해서는 점점 더 나은 데이터 인프라가 필요합니다.
    일반적인 문제 1257 2024-09-18 14:27:34
  • Apache Astro와 Airflow의 비교
    Apache Astro와 Airflow의 비교
    효과적인 워크플로 조정은 현대 소프트웨어 개발 환경에서 복잡한 프로세스 중심 활동을 자동화하는 열쇠입니다. 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학을 고려할 때 Astro 및 Apache Airflow는 이러한 데이터 워크플로 관리에 사용되는 중요한 도구로 최고로 부상했습니다.
    일반적인 문제 815 2024-09-18 14:27:31
  • 혼동 행렬과 ROC 곡선: 모델 평가에 어느 것을 사용해야 하는 경우
    혼동 행렬과 ROC 곡선: 모델 평가에 어느 것을 사용해야 하는 경우
    모든 종류의 예측에 있어 신뢰할 수 있고 정확하며 효율적인 모델을 만들기 위해서는 기계 학습 및 데이터 과학에서 모델 성능을 평가해야 합니다. 이를 위한 몇 가지 일반적인 도구로는 혼동 행렬(Confusion Matrix)과 ROC 곡선이 있습니다. 두 가지 모두 서로 다른 목적을 가지고 있으며 언제 사용해야 하는지 정확히 아는 것이 강력한 모델 평가에 중요합니다. 이 블로그에서는 두 도구에 대해 자세히 살펴보고 비교한 후 마지막으로 모델 평가에서 어느 도구를 사용해야 하는지에 대한 지침을 제공합니다.
    일반적인 문제 371 2024-09-18 14:27:29
  • 차세대 인프라 효율성을 위해 AI로 IaC 강화
    차세대 인프라 효율성을 위해 AI로 IaC 강화
    오늘날의 기술 환경에서는 AI가 거의 모든 영역에 미치는 영향을 간과하기 어렵습니다. IaC(Infrastructure as Code) 열성팬으로서 우리는 AI가 어떻게 IaC 생태계의 차세대 발전을 ​​주도할 수 있는지 탐구해 왔습니다.
    일반적인 문제 715 2024-09-18 14:27:26
  • 연결 풀 구성
    연결 풀 구성
    연결 풀러는 데이터베이스 연결을 관리하는 소프트웨어 구성 요소입니다. 이는 여러 가지 방법으로 리소스 활용도를 향상하고 로드 밸런싱 또는 장애 조치에 도움이 되며 트랜잭션 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 이번 블로그 게시물에서는 연결 풀러가 무엇인지, 어떻게 구성하는지 알아보겠습니다.
    일반적인 문제 914 2024-09-18 14:27:23
  • MLOps: AI 프로젝트 성능을 향상하기 위한 툴킷을 구축하는 방법
    MLOps: AI 프로젝트 성능을 향상하기 위한 툴킷을 구축하는 방법
    약속을 가지고 시작된 수많은 AI 프로젝트가 성공하지 못했습니다. 이는 일반적으로 기계 학습(ML) 모델의 품질 때문이 아닙니다. 잘못된 구현과 시스템 통합으로 인해 프로젝트의 90%가 감소합니다. 조직은 AI 노력을 절약할 수 있습니다. 적절한 MLOps 방식을 채택하고 올바른 도구 세트를 선택해야 합니다. 이 문서에서는 가라앉는 AI 프로젝트를 절약하고 강력한 AI 프로젝트를 강화하여 잠재적으로 프로젝트 시작 속도를 두 배로 높일 수 있는 MLOps 사례 및 도구에 대해 설명합니다.
    일반적인 문제 614 2024-09-18 14:27:21

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