본문 바로가기

전체 글113

인공지능+빅데이터, 미래 기술 트렌드 인공지능(AI)과 빅데이터는 4차 산업혁명의 핵심 기술로 자리 잡으며 다양한 산업에서 혁신을 주도하고 있습니다. AI는 데이터를 학습하고 분석하여 인간과 비슷한 의사 결정을 내리며, 빅데이터는 방대한 양의 정보를 처리하여 유의미한 인사이트를 제공합니다. 이 두 기술이 결합하면 보다 정교한 예측과 자동화가 가능해지며, 의료, 금융, 마케팅 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 본 글에서는 인공지능과 빅데이터가 결합하여 만들어가는 미래 기술 트렌드를 살펴보겠습니다.AI와 빅데이터의 융합: 어떻게 작동하는가?인공지능과 빅데이터는 서로 보완적인 관계를 가지며, 함께 활용될 때 더 큰 가치를 창출합니다. AI는 데이터를 학습하고 패턴을 분석하는 능력을 가지고 있으며, 빅데이터는 이러한 학습을 위한 방대한 데이터를 제공.. 2025. 3. 3.
기업 데이터 관리, 클라우드가 정답일까? 기업의 데이터 관리 방식이 빠르게 변화하고 있습니다. 많은 기업이 기존의 온프레미스(On-Premise) 서버에서 클라우드로 전환하고 있지만, 모든 기업에 클라우드가 정답일까요? 클라우드 데이터 관리의 장점과 단점, 그리고 기업이 고려해야 할 요소들을 살펴보겠습니다.1. 기업 데이터 관리 방식: 온프레미스 vs 클라우드기업이 데이터를 관리하는 방식은 크게 온프레미스(On-Premise)와 클라우드(Cloud) 두 가지로 나뉩니다.✅ 온프레미스란?온프레미스는 기업이 자체적으로 서버와 네트워크 장비를 운영하며 데이터를 관리하는 방식입니다. 높은 보안성과 직접적인 제어가 가능하지만 초기 구축 비용과 유지보수 비용이 많이 듭니다.✅ 클라우드란?클라우드는 데이터를 원격 서버에 저장하고, 인터넷을 통해 관리하는 방.. 2025. 3. 2.
IT 비전공자를 위한 클라우드 개념 정리 클라우드 컴퓨팅은 우리가 일상에서 사용하는 다양한 IT 서비스의 근간이 되고 있습니다. 하지만 IT 비전공자에게는 클라우드 개념이 다소 어렵게 느껴질 수 있습니다. 이 글에서는 IT 지식이 부족한 사람도 쉽게 이해할 수 있도록 클라우드의 개념과 주요 서비스, 그리고 클라우드를 활용하는 방법을 정리해보겠습니다.1. 클라우드란 무엇인가?클라우드는 인터넷을 통해 데이터를 저장하고, 소프트웨어를 실행하며, 다양한 IT 서비스를 제공하는 기술입니다. 우리가 스마트폰에서 사진을 구글 드라이브에 저장하거나, 넷플릭스로 영화를 감상하는 것도 클라우드 서비스의 일종입니다.✅ 클라우드의 개념과거에는 소프트웨어를 실행하려면 개인 컴퓨터나 회사의 서버에 프로그램을 직접 설치해야 했습니다. 하지만 클라우드 기술이 발전하면서, .. 2025. 3. 2.
머신러닝 알고리즘 트렌드, 지금 뜨는 기술 머신러닝 기술은 빠르게 발전하며, 새로운 알고리즘과 모델이 지속적으로 등장하고 있습니다. 특히 최근 몇 년간 AI 및 데이터 과학의 발전과 함께 특정 머신러닝 알고리즘들이 주목받고 있습니다. 이번 글에서는 2024년 현재 가장 핫한 머신러닝 알고리즘과 그 트렌드를 살펴보겠습니다.1. 트랜스포머(Transformer) – 자연어 처리와 이미지 생성의 핵심 기술트랜스포머(Transformer)는 딥러닝 기반 모델로, 특히 자연어 처리(NLP)와 이미지 생성 분야에서 혁신적인 성능을 보여주고 있습니다. 기존의 순환신경망(RNN)이나 LSTM보다 효율적인 병렬 연산이 가능하여, 대규모 데이터 학습에 최적화된 구조를 가지고 있습니다.트랜스포머의 특징순차적 데이터가 아닌 전체 문맥을 한 번에 처리병렬 연산이 가능하.. 2025. 3. 1.
데이터 과학자들이 선택한 최고의 머신러닝 알고리즘 머신러닝 알고리즘은 데이터 분석 및 예측 모델링의 핵심 요소입니다. 하지만 수많은 알고리즘 중 어떤 것이 가장 효과적일까요? 데이터 과학자들은 특정 상황과 데이터 유형에 따라 최적의 알고리즘을 선택합니다. 이번 글에서는 데이터 과학자들이 가장 많이 사용하는 머신러닝 알고리즘을 살펴보고, 각각의 특징과 활용 사례를 알아보겠습니다.1. 결정 트리 (Decision Tree) – 직관적이고 강력한 예측 모델결정 트리(Decision Tree)는 데이터 과학자들이 초기에 많이 사용하는 머신러닝 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 데이터를 특정 조건에 따라 분류하는 방식으로 작동하며, 사람이 이해하기 쉬운 모델을 제공합니다.결정 트리의 특징데이터를 여러 개의 분기 노드로 나누며 분석이 직관적임빠른 연산 속도와.. 2025. 3. 1.
개발자를 위한 클라우드 서비스 (도구, 장점, 단점) 클라우드 서비스는 개발자들에게 필수적인 도구가 되었습니다. 서버 관리 부담을 줄이고, 확장성을 높이며, 협업을 용이하게 만드는 다양한 클라우드 솔루션이 등장하고 있습니다. 이 글에서는 개발자를 위한 클라우드 도구, 클라우드 활용의 장점, 그리고 고려해야 할 단점까지 자세히 살펴보겠습니다.개발자를 위한 주요 클라우드 도구클라우드 환경에서는 개발, 배포, 운영을 효율적으로 수행할 수 있는 다양한 도구가 제공됩니다.1) 클라우드 컴퓨팅 서비스 (IaaS, PaaS)- AWS (Amazon Web Services): EC2(가상 서버), Lambda(서버리스 컴퓨팅), S3(스토리지) 등 다양한 서비스 제공- Microsoft Azure: 가상 머신(VM), Azure Functions(서버리스), Azure .. 2025. 2. 28.

티스토리툴바