에 의해서 webmaster | 12월 23, 2024 | 데이지 업데이트
모델 파이프라인을 설계하는 캔버스 사용이 더욱 쉬워졌어요! 오른쪽 상단에 캔버스 미니맵을 생성해, 전체 파이프라인을 더욱 쉽게 살필 수 있도록 개선하였습니다. 캔버스 내 노드를 배치할 때 기존에는 고정된 격자 구조로만 가능했어요. 그랬더니 노드끼리 겹치는 문제가 발생했다는 고객님 피드백을 받아, 캔버스 어디에든 노드를 완전히 자유롭게 배치할 수 있도록 변경하였습니다. 노드 간 연결 시 직선/곡선 중 선택할 수 있으며, 곡률도 조절할 수 있습니다. 노드 간 연결 시 기존엔 두...
![[AIOps] AI 도입 성공 여부 가르는 모델 드리프트란?](https://ahha.ai/wp-content/uploads/2024/12/model-drift.jpg)
에 의해서 webmaster | 12월 9, 2024 | 인사이트 리포트
[AIOps] AI 도입 성공 여부 가르는 모델 드리프트란? Chloe Woo | Content Strategist Toggle 모델 드리프트 개념모델 성능 저하, 왜 생길까?(1) 데이터 분포의 변화(=데이터 드리프트)(2) 컨셉 드리프트모델 드리프트를 해결하는 전략(1) 데이터 드리프트 감지 자동화(2) 모델 모니터링 및 테스트 자동화(3) 근본 원인 분석(4) 모델 재학습 및 업데이트(5) 통합 환경에서 관리AIOps 플랫폼으로 모델 드리프트를 빠르게 감지하고...
에 의해서 webmaster | 12월 9, 2024 | 인사이트 리포트
산업용 온디바이스 AI를 구현하기 위해 어떤 AI 가속기를 골라야 할까? – NPU 개념, 속도 등 Chloe Woo | Content Strategist Toggle AI 가속기(AI accelerator)란?AI 가속기의 종류(1) GPU(Graphics Processing Unit, 그래픽처리장치)(2) TPU(Tensor Processing Unit, 텐서처리장치)(3) NPU(Neural Network Processing Unit, 신경망처리장치)NPU...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 6월 14, 2024 | 인사이트 리포트
MLOps(머신러닝 개발 전주기 자동화) 플랫폼이란? 2024년 현재 제조업은 매우 빠르게 변화하고 있습니다. 물리적 시스템의 디지털 복제본을 만들어 실시간 모니터링과 시뮬레이션을 수행하는 ‘디지털 트윈’, 머신러닝과 IoT를 활용해 장비 고장을 예상하고 사전에 대응하는 ‘예지보전(예측 유지보수)’, 공정 자동화와 최적화를 추구하는 ‘스마트 제조’, 환경 친화적 공정을 통해 탄소 발자국을 줄이는 ‘지속...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 2월 2, 2024 | 인사이트 리포트
통계적 공정 관리(SPC) 핵심 도구 7가지와 실제 활용 사례 Toggle 통계적 공정 관리(SPC) 핵심 도구 7가지와 실제 활용 사례1. 체크 시트(CHECK SHEET)2. 관리 차트(Control Chart, Shewhart Chart)3. 히스토그램(Histogram)4. 분산형 다이어그램(Scatter Diagram)5. 피시본 다이어그램(Fishbone Diagram, Cause-and-Effect Diagram, Ishikawa diagram)6. 파레토...
