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데이터를 탐색한 후 2020 State of Enterprise ML 보고서를 다운로드하여 분석을 읽고 ML 개발이 어디로 향하고 있는지 확인하십시오. ZDNet 및 TechRepublic의 이 특별 보고서는 인공 지능 및 기계 학습 프로젝트의 관리, 모범 사례 및 이점을 살펴봅니다. 무료 PDF 전자 책으로 다운로드합니다. Algorithmia는 모든 조직이 인공 지능과 기계 학습을 사용하여 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 우리의 비전의 일환으로 2020 State of Enterprise Machine Learning 보고서 데이터를 자유롭게 사용할 수 있도록 하기 위해 최선을 다하고 있습니다. Algorithmia는 기계 학습 (ML) 성숙도의 다양한 단계와 ML에 연결된 다양한 역할에서 수천 명의 사람들과 이야기했습니다. 작년에 발표한 보고서에 따르면, 올해 는 ML 라이프사이클 구축에 적극적으로 참여하는 기업부터 ML 여정을 막 시작한 기업에 이르기까지 모든 산업분야에서 약 750명을 대상으로 2단계 설문조사를 실시했습니다. 이 모든 기사를 읽으려면, 플러스 사례 연구는 무료 PDF 전자 책을 다운로드 : 특별 보고서 : 기업에서 AI와 ML 관리 (무료 PDF) . 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)에 대한 기업의 열정이 계속 가속화됨에 따라 기술 리더는 이러한 새로운 기술에 초점을 맞춘 새로운 이니셔티브를 이해하고 관리하며 지원해야 합니다. 두 설문조사 그룹의 응답을 분석하여 작업, 회사의 ML 로드맵 및 ML 개발과 관련하여 최근 몇 달 동안 본 변경 사항에 대한 통찰력을 얻었습니다. 2020년 기업 ML 현황 보고서에는 이러한 노력의 결과와 그 결과에 대한 분석이 포함되어 있습니다. 당신은 무료 PDF 전자 책으로 모든 기사를 다운로드 할 수 있습니다 (무료 등록 필요). ZDNet 및 TechRepublic 기자들은 기술 리더가 AI/ML 프로젝트를 관리하는 방법과 AI 및 ML의 비즈니스 이점 및 모범 사례를 조사하는 특별 보고서를 시작했습니다. 이 무료 PDF 전자 책의 내용을 살펴보겠습니다.

. 설문조사 응답자의 49%가 1-10명의 데이터 과학자에 대해 답변했습니다. 설문 조사 참가자의 36%는 데이터 과학자가 ML 모델을 배포하는 데 소요되는 시간의 4분의 1을 지출한다고 답했으며, 답변은 0-4,000명의 데이터 과학자로 나타났습니다. 이 기능에 대해 ZDNet의 자매 사이트인 Tech Pro Research는 전문가들에게 AI 및 ML 프로젝트 관리에 대한 전략과 견해를 조사했습니다. 그 연구의 결과는 인포그래픽에 요약되어 있습니다. 또한 이 전자책에서 닉 히스는 마케팅 과대 광고를 탐색하고 기계 학습이 비즈니스에 제공하는 기회를 식별하는 방법을 공유합니다. 제임스 샌더스가 데이터를 중심으로 구축된 구조와 데이터를 기반으로 하는 구조가 기계 학습에서 파생될 수 있는 가치에 미치는 영향을 조사하는 동안. . . .

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. . . 아래에서 설문 조사에서 제기된 8개의 질문과 각 질문과 관련된 결과를 공유하여 데이터를 탐색하고, 자체 분석을 수행하고, 귀사가 다른 질문과 어떻게 비교되는지 확인할 수 있습니다. (주)에이비닷컴 이예은, 이그제보, 더 많은 수의 Algorithmia와 모델 배포를 위한 라스트 마일 솔루션을 제공하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 제품 페이지를 방문하십시오.