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인공 지능 및 알고리즘


에탈곰 플랫폼 의 인공 지능 솔루션은 우리가 살고 일하는 방식에 혁명을 일으키고 있다.

서비스

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교육
기초 교육활동을 자동화할 수 있는 기회를 제공한다.
학생들의 필요에 따라 교육 소프트웨어를 개인화한다.
학생들의 부족한 점을 더 잘 파악하고 개발을 위한 맞춤형 지원을제공한다. 
맞춤형 해결책을 제공한다.
유용한 피드백도 제공한다. 
교육의 구조를 바꿀 수 있다.
인공지능 로 온라인 강좌는 구성될 수 있다.
시행착오 학습을 더 적극적으로 해준다.
학생들이 공부할 전공은 그들의 관심사와 학업 성과에 따라 더 짧은 기간에 결정된다.

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소매
인공지능 로 지원된 시각 검색은 쇼핑 경험을 강화하고 인공지능 로 지원된 챗봇 고객서비스에서 서비스를 제공한다.
브랜드는 채팅봇을 사용하여 고객 서비스를 개선하고 솔루션 및 서비스를 제공하며 구매 프로세스를 자동화한다.
인공지능 로 지원된 딥 러닝은 고객 인지도를 촉진한다.
또한 소매업자들은 고객의 행동을 예측하기 위해 인공지능 를 사용한다.
그리고 심층적인 제품 카탈로그 데이터, 고객 위치 정보 및 자동화된 재고 관리에 대한 지원을 제공한다.

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건강 관리
의료 결과 개선. 의사들에게 더욱 정확한 진단과 표적 예방 능력을 제공한다.
약물 안전을 보장한다. 제약회사들이 신제품 후보자들의 품질, 효능, 안전성을 빠르게 판단할 수 있게 해준다.
새로운 치료법을 더 빨리 시장에 내놓는다. 실제 데이터 소스를 사용하여 임상 실험을 가속화한다.
비용을 통제한다. 인력 자원 최적화와 병원 재입원 횟수를 감소 조치를 통해 병원의 운영 성과를 개선한다.

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뱅킹
인공지능 자동화는 빅데이터를 동기식으로 처리하는 것 외에도 인적 오류를 방지한다.
그것은 금융 분야에서 운영 업무의 가장 큰 부분을 구성하는 일상적이고 빈번하고 반복적인 작업(상태 보고서를 분석하기, 컴플라이언스 및 규정 감시, 소프트웨어 업데이트 또는 암호 재설정, 문제 해결 등 정보 처리)에 소요되는 시간과 노력을 줄이는 가장 효과적인 방법 중 하나다.
인공지능 알고리즘은 고객 데이터(행동, 인구통계, 위치 등)를 추적하고 분석하여 고객 아이디 를 파악할 수 있다. 게다가, 문제를 즉시 발견하고 해결할 수 있다.

기타 서비스

제조업

정부

우수한 머신러닝 시스템을 구축하기 위해 필요한 것은?
  • 데이터 준비 기능

  • 알고리즘 - 기본 및 고급

  • 자동화 및 반복 프로세스

  • 확장성

  • 앙상블 모델링

알고 계셨나요?
  • 머신러닝에서는 대상을 라벨이라고 한다.

  • 통계학에서 대상을 종속변수라고 한다.

  • 통계학에서 변수는 머신러닝에서 특징이라고 한다.

  • 통계학에서 변환은 머신러닝에서 피쳐 작성이라고 한다.

딥러닝

딥러닝은 언어 인식, 이미지 식별 또는 예측 등 인간과 같은 일을 하도록 컴퓨터를 훈련시키는 머신러닝의 일종이다. 미리 정의된 방정식을 통해 데이터를 실행하는 대신에, 딥러닝은 데이터에 대한 기본 매개변수를 설정하고 많은 처리 계층을 사용하여 패턴을 인식함으로써 컴퓨터가 스스로 학습하도록 훈련시킨다.

머신러닝

머신러닝은 분석 모델 구축을 자동화하는 데이터 분석 방법이다. 시스템이 최소한의 인간 개입만으로 데이터를 통해 배우고 패턴을 파악하며 결정을 내릴 수 있다는 생각에 기반을 둔 인공지능의 한 분야다.

의사 결정

복잡한 결정을 빠르고 정확하게 수행한다.

개인 맞춤형

완벽한 맞춤형 고객 체험을 제공한다.

자동화

AI 기반 자동화 기술은 가장 잘 확장된다.

  • 인공지능

    기회

    Etalgom 플랫폼은 인공지능 기반 자동화 기술을 사용하여 의사 결정을 보다 현명하게 하고 고객 체험을 보다 원활하게 만들어준다. 건강관리에서 금융 서비스 또는 소매업에서 제조업에 이르기까지Etalgom은 가장 영향력 있는 사람들이 내린 주요 결정의 비율과 품질을 높일 것이다. 이것은 사람들의 생산성과 고객의 결과를 변화시킬 것이다.

  • 인공지능

    해결책

    Etalgom과 함께 이미 조직 내에 있는 인간의 전문지식과 최신 인공지능 기반 자동화 기술을 결합함으로써 성능에서 커다란 도약을 이룰 수 있다. 모범 사례 의사 결정을 간단하고 비용 효율적으로 복제하여 규모에 맞게 제공할 수 있다.

  • 인공지능

    설명 가능한

    Etalgom은 모범 사례 의사 결정을 관리, 증대 및 확장하는 인공지능 기반 자동화 플랫폼이다. 인공지능 시스템은 종종 결정을 내리지만 최종 사용자는 결론에 도달하는 방법에 대해 잘 알지 못한다. Etalgom의 내부 감사 추적은 의사결정이 어떻게 그리고 왜 이루어졌는지를 이해하기 위해 매우 중요한 명확성을 제공한다. 최종 사용자는 그 결정이 고객의 적합성, 규정 준수 위험을 평가했는지 또는 사기를 추구했는지 여부에 관계없이 의사결정 프로세스를 따를 수 있다.

  • 인공지능 는 데이터를 통해 반복적인 학습과 발견을 자동화한다. 그러나 AI는 하드웨어 기반의 로봇 자동화와는 다르다. AI는 수동 작업을 자동화하는 대신, 많은 양의 컴퓨터 작업을 신뢰성 있게 그리고 피로 없이 수행한다. 이러한 유형의 자동화에는 시스템을 설정하고 올바른 질문을 하기 위해 여전히 인적 조사가 필수적이다.

  • 인공지능 는 기존 제품에 지능을 추가한다. 대개의 경우에는, 인공지능 는 개별 애플리케이션으로 판매되지 않을 것이다. 오히려, 이미 사용하고 있는 제품들은 새로운 애플 제품의 특징으로 시리가 추가된 것처럼 AI 기능으로 개선될 것이다. 자동화, 대화 플랫폼, 봇 및 스마트 머신을 대량의 데이터와 결합하여 보안 인텔리전스에서 투자 분석에 이르기까지 가정과 직장에서 많은 기술을 개선할 수 있다.

  • 인공지능 는 데이터가 프로그래밍을 할 수 있도록 점진적 학습 알고리즘을 통해 적응한다. 인공지능 는 알고리즘이 기술을 습득하도록 데이터에서 구조와 규칙성을 찾는다: 알고리즘은 분류자 혹은 예측자가 된다. 그래서, 알고리즘이 체스를 두는 법을 스스로 배울 수 있듯이, 온라인에서 다음에 어떤 제품을 추천해야 하는지도 스스로 배울 수 있다. 그리고 그 모델들은 새로운 데이터가 주어질 때 적응한다. 백 전파는 첫 번째 답이 틀릴 때 훈련과 추가 데이터를 통해 모델을 조정할 수 있는 인공지능 기법이다.

  • 인공지능 는 많은 숨겨진 레이어가 있는 신경망을 이용해 더 많고 심층적 인 데이터를 분석한다. 5개의 숨겨진 레이어로 사기 탐지 시스템을 구축하는 것은 몇 년 전만 해도 거의 불가능했었다. 하지만 이제 대단한 컴퓨터 파워와 빅데이터 덕분에 가능한 일이다. 딥러닝 모델을 훈련하려면 많은 데이터가 필요하다. 왜냐하면 이 모델은 데이터에서 직접 배우기 때문이다. 더 많은 데이터를 제공할수록 더 정확해진다.

  • 인공지능 는 이전에는 불가능했던 깊은 신경망을 통해 놀라운 정확도를 달성한다. 의료 분야에서는딥러닝, 영상 분류, 물체 인식 등의 인공지능 기술을 사용하여 고도로 훈련된 방사선 전문의와 동일한 정확도로 MRI에서 암을 발견할 수 있다.

  • 인공지능 는 데이터를 최대한 활용한다. 알고리즘이 자체 학습일 경우, 데이터 자체는 지적 재산이 될 수 있다. 답은 데이터에 있다; 답을 얻기 위해 AI를 적용하기만 하면 된다. 이제 데이터의 역할이 그 어느 때보다 중요하므로 경쟁 우위를 확보할 수 있다. 만약 당신이 경쟁 산업에서 최고의 데이터를 가지고 있다면, 모든 사람이 유사한 기술을 적용하더라도 결국에 최고의 데이터가 승리할 것이다.

성공적인 인공지능 전략의 필수 요소들

속도와 유연성
하드웨어, 소프트웨어 및 데이터에 대한 통합 접근 방식
올바른 소프트웨어 및 알고리즘

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