데이터 프로파일링이란? 데이터가 병든 ‘진짜’ 이유를 분석하려면
데이터 프로파일링이란 데이터를 객관적으로 분석해 데이터 속 문제점을 진단하는 과정입니다. 귀사의 병든 데이터, 그 원인을 찾아내고 싶다면 이 글을 참고해 보세요.
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젠슨 황이 제시한 AI 혁신의 중심, 피지컬 AI란? 실제 국내 기업 사례까지
젠슨 황이 강조한 피지컬 AI란, 기계가 현실 세계를 직접 인지, 판단, 행동하는 AI를 뜻합니다. 생산라인 최적화를 위한 피지컬 AI 프로젝트 사례까지 공개합니다.
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공공기관 감사, AI Ready에 대비하려면? 데이터클리닉을 조달청 혁신제품 시범구매사업을 통해 입찰 없이 ‘무료’로 도입해보세요.
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AI 오류는 사소한 실수에서 시작됩니다. 데이터클리닉 2.0은 프롬프트 한 줄로 데이터 오류와 규제 리스크를 실시간으로 진단 및 개선하는 ‘데이터 종합병원’입니다.
상위 5% AI 기업은 AI Ready 데이터를 구축하고 있습니다.
AI 도입, 누구나 할 수 있습니다. 그러나 진정한 성패는 데이터의 ‘AI Ready’에 달려 있습니다. AI Ready 데이터를 구현한 실제 사례, 방법을 소개합니다.
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데이터 품질 진단 시점, 이때가 최고의 타이밍입니다.
데이터 품질 진단 시점, 언제가 최적의 시점일까요? 품질 진단 시점을 놓치지 않고 꾸준히 관리하는 방법, 모두 알려드리겠습니다.