2025년 5월 29일
데이터 과학자와 머신 러닝 엔지니어는 기업 전반에서 DSML 프로젝트와 관련된 문제에 직면하고 있습니다. 이러한 과제에는 책임감 있는 AI 구현 보장, 비용과 규모를 모두 관리할 수 있도록 최적화된 AI 스택 확보, 기업의 모든 구석구석에 자동화를 도입하는 것 등이 포함됩니다. IBM의 watsonx 포트폴리오 및 기타 혁신은 데이터 과학자와 머신 러닝 엔지니어가 기업 전반에서 애플리케이션을 구축, 배포 및 관리하는 데 필요한 도구를 제공하도록 설계되었습니다.
IBM이 2025년 Gartner Magic Quadrant 데이터 사이언스 및 머신 러닝 플랫폼(DSML) 부문에서 리더로 선정되었음을 발표하게 되어 매우 자랑스럽습니다. 이번 수상은 데이터 과학자와 머신 러닝 엔지니어가 비즈니스 전반에 걸쳐 영향력 있는 솔루션을 구축하고 배포할 수 있도록 지원하는 혁신적인 솔루션을 제공하겠다는 IBM의 약속을 강조합니다. IBM의 제품군은 데이터 과학 및 머신 러닝에 유연하고 AI 중심적이고 혁신적인 접근 방식을 제공할 수 있도록 결합되었습니다. 실험에서 실행으로 옮겨가야 하는 시대에 IBM이 앞장서고 있습니다.
팀에는 비즈니스를 위한 영향력 있는 제품을 구축하기 위해 다양한 도구와 프레임워크가 필요합니다. IBM의 포트폴리오 제품은 데이터 과학자에게 AI 기술을 구축할 때 필요한 유연성과 선택권을 제공합니다.
IBM의 watsonx.ai는 기업이 오픈 소스 및 독점 프레임워크, 모델, 툴링 및 배포 옵션의 통합 컬렉션을 사용하여 AI 솔루션을 구축하고 배포할 수 있도록 설계된 AI 스튜디오입니다. 팀은 기존 도구, 언어, 프레임워크와의 원활한 통합과 더불어, 공급업체에 종속되지 않고 데이터가 어디에 있든 IBM 솔루션을 활용할 수 있습니다. 이러한 선택의 폭을 통해 데이터 과학자는 기업의 요구 사항에 가장 적합한 기술을 선택하는 역량을 강화할 수 있습니다.
데이터는 AI 애플리케이션을 구축할 때 가장 중요한 자산입니다. 그러나 그 복잡성으로 인해 데이터 과학자와 AI 엔지니어가 잠재력을 최대한 발휘하지 못하는 경우가 많습니다.
IBM은 데이터 과학자와 AI 엔지니어에게 정형 및 비정형 데이터를 모두 통합, 관리, 활성화할 수 있는 강력하고 간소화된 도구를 제공하여 AI용 데이터 스택을 획기적으로 간소화했습니다. Watsonx.data는 내장된 데이터 리니지 및 투명성을 갖추고 있으며 생성형 AI 시대를 위한 개방형 하이브리드 데이터 레이크하우스로, IBM은 포괄적인 데이터 통합 및 데이터 인텔리전스 기능도 제공합니다. IBM의 DataStax 인수로 인해 IBM의 리더십이 더 강화되어 벡터 검색 기능을 향상하는 동시에 IBM의 오픈 소스 기술에 대한 투자가 강화될 것입니다.
IBM의 끊임없는 혁신은 데이터 과학자와 AI 엔지니어에게 선구적인 도구를 제공합니다.
IBM Granite AI 모델은 오픈 소스의 소형 고성능 모델로, 뛰어난 추론 효율성과 맞춤형 설정 및 배포 옵션에 대한 완벽한 제어 기능을 제공합니다. 한편, BeeAI는 에이전트를 검색, 구축 및 실행할 수 있는 오픈 소스 노코드 플랫폼을 제공하며, watsonx.ai의 AutoAI for RAG는 RAG 파이프라인 개발 및 배포를 자동화할 수 있습니다. IBM은 이러한 파운데이션 모델, 자동화 및 RAG의 핵심 영역에 대한 투자를 통해 데이터 과학자에게 프로젝트를 플레이그라운드에서 프로덕션으로 전환하는 데 필요한 도구를 제공함으로써 지속적인 혁신을 지원하고 있습니다.
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