관측 가능성을 통한 데이터 + AI 신뢰성 확보

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올해 AI에 투자할 계획이신가요? 데이터가 AI에 준비되어 있나요? 기업의 3분의 2는 그렇지 않다고 생각합니다. 모델이 보편화되면서 AI의 진정한 경쟁력은 신뢰할 수 있는 자체 데이터, 그것도 대량의 데이터입니다. 이 기초 보고서는 데이터와 AI 신뢰성의 핵심 원칙을 분석하며, 성공의 초석이 된 관측 가능성(observability)이 기존 테스트 방식을 대체했음을 보여줍니다.

'관측성을 통한 데이터 + AI 신뢰성 확보'에서는 검색 강화 생성 모델 확장 시 발생하는 일반적인 과제를 탐구하고 검증된 전략으로 이를 극복하는 방법을 배웁니다. 저자 바 모세스와 마이클 세그너는 신뢰성이 성능에 미치는 영향을 설명하며, 팀의 시간과 자원에 대한 보다 현명한 의사결정을 위한 실용적인 절차를 제시합니다.

• 구조화 및 비구조화 데이터를 활용하여 AI 애플리케이션의 가치와 복잡성을 기하급수적으로 증대시키세요
• 신뢰할 수 있는 시스템 구축의 원칙과 데이터 및 AI 제품에의 적용 방식을 이해하세요
• 신뢰할 수 있는 데이터 및 AI 제품 이니셔티브를 가속화하고 확장하세요
• 대규모 데이터 및 AI 제품 구축 시 흔히 발생하는 신뢰성 문제 극복
• 데이터 및 AI 신뢰성을 극대화하기 위해 팀의 시간과 자원을 우선순위화하세요