SAS Korea
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업계 탑 애널리스트 평가 결과, SAS 바이야(Viya)는 AI/ML 개발 및 의사 결정의 모든 단계에서 리더십을 입증했습니다. 최고의 애널리스트 회사들은 오랫동안 SAS와 SAS 기술력의 우수성을 인정해 왔습니다. 이러한 높은 평가는 2024년에도 변함이 없었습니다. SAS와 SAS 바이야 플랫폼은 지난해에도 AI/ML 개발 및 의사 결정 부문의 리더임을 다시 입증 받았습니다. 실제로 SAS는 IDC,
금융기관은 다양한 업무에 조직과 더불어 여러 시스템들이 갖춰져 있습니다. 그러한 시스템에는 수많은 프로그램과 모델(로직)들이 결합되어 업무 활용의 효율성과 신뢰성을 보완해주는 역할을 합니다. 특히나 AI 모델을 많이 만들고 사용하는 최근에는 그동안 기업에서 각종 규제에 맞춰 만들어진 모델들까지 포함한 전사적 모델 관리가 리스크 관리의 중요한 부분으로 떠오르고 있습니다. 여기서, 여러분이 컴플라이언스/리스크 관리
AI/ML 모델 개발 상의 어려움과 이를 해결하기 위한 접근법으로서 ModelOps의 필요성이 대두되고 있습니다. (참조 : AI/ML 기반 모델 개발, 과제와 해결방안은?) 이번 글에서는 ModelOps가 구체적으로 어떤 제품인지, 어떤 장점을 제공하며 구현방법은 어떠한지 등에 대해 설명드리도록 하겠습니다. 이에 앞서 ModelOps의 구현에 중요한 역할을 하는 ‘모델 거버넌스’에 대해 잠깐 짚어보도록 하겠습니다. 모델
SoDA를 이용해 쉽게 배우는 데이터 과학 #4 지난 포스팅에서는 SoDA 인터페이스 구성과 그 기능에 대해 알아보았습니다. 오늘은 SoDA 인터페이스 중 ‘작업 모드’와 ‘프로세스 플로우’ 두 가지 요소에 대해 알아보겠습니다. 이 두 요소는 코딩에 익숙한 사용자와 코딩이 낯선 사용자 모두 쉽게 사용할 수 있도록 구성되어 있습니다. 이제부터 각각을 자세히 살펴보겠습니다. 1.
