Data Science

2025년 7월 1일

맞춤형 정보 검색을 위한 임베딩 모델 정확도 향상

도메인 특화 데이터(법률 문서, 의료 기록, 여러 차례의 대화가 오가는 고객 상담 등)를 다룰 때는, 정보 검색의 효율성을 높이기 위해 임베딩…
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2025년 4월 9일

GPU로 아파치 스파크에서 아파치 파켓 스캔 가속화하기

산업 전반의 기업에서 데이터 규모가 커짐에 따라 아파치 파켓(Apache Parquet)은 데이터 저장을 위한 주요 포맷으로 자리 잡았습니다.
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2025년 4월 9일

코드 변경 없이 NVIDIA cuML로 scikit-learn 가속화하기

머신러닝 분야에서 가장 널리 쓰이는 scikit-learn 라이브러리는 간편한 API와 다양한 알고리즘, pandas, NumPy 등과 같은 주요…
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데이터 사이언스를 위한 GPU 가속 시작하기
2025년 4월 8일

데이터 사이언스를 위한 GPU 가속 시작하기

데이터 사이언스 분야에서 운영 효율성은 점점 더 복잡하고, 거대해지고 있는 데이터 세트를 처리하는 데 있어 핵심적인 요소입니다.
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2024년 10월 25일

NVIDIA NeMo Curator로 처리된 Zyda-2 오픈 5T 토큰 데이터 세트로 정확도 높은 LLM 훈련하기

오픈 소스 데이터 세트는 고품질 데이터에 대한 액세스를 크게 대중화하여 개발자와 연구자들이 최첨단 생성형 AI 모델을 훈련할 수 있는 진입 장벽을…
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2024년 10월 23일

NetworkX, NVIDIA cuGraph를 사용한 제로 코드 변경 가속화 도입

NVIDIA cuGraph로 가속화된 NetworkX는 NetworkX 팀과 공동 개발한 새로 출시된 백엔드입니다.
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2024년 9월 6일

더욱 쉬워진 CUDA 입문

이 포스팅은 NVIDIA의 인기 병렬 컴퓨팅 플랫폼이자 프로그래밍 모델인 CUDA에 대한 아주 간략한 소개입니다. 2013년에 CUDA에 대한 쉬운…
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2024년 8월 16일

Cyborg 및 RAPIDS cuVS로 벡터 검색에 기밀성 제공

생성형 AI 시대에 벡터 데이터베이스는 고차원 데이터를 효율적으로 저장하고 쿼리하는 데 없어서는 안 될 필수 요소가 되었습니다.
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2024년 3월 22일

대규모 AI 모델 배포를 위해 최적화된 추론 마이크로서비스를 제공하는 NVIDIA NIM

생성형 AI 도입의 증가는 놀랍습니다. 2022년 OpenAI의 ChatGPT 출시로 촉발된 이 새로운 기술은 몇 달 만에 1억 명 이상의 사용자를…
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2023년 7월 19일

MONAI 및 RAPIDS를 통한 실시간 전체 슬라이드 이미지 분석

디지털 병리 슬라이드 스캐너는 방대한 이미지를 생성합니다. 유리 슬라이드는 일반적으로 40배율로 스캔되어 기가픽셀 이미지가 생성됩니다.
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2023년 6월 14일

Azure Machine Learning에서 NVIDIA AI Enterprise의 성능 활용하기

AI는 빠르게 변하는 기술 환경에서 산업의 판도를 바꾸고 프로세스를 자동화하며 혁신을 위한 새로운 기회를 열어주고 있습니다. 더 많은 기업이 운영에…
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2023년 4월 26일

가속화된 데이터 분석: RAPIDS cuDF로 더욱 빨라진 시계열 분석

이 게시물은 가속화된 데이터 분석에 대한 시리즈의 일부입니다: 일반적으로 단일 코어로 제한되기 때문에 표준 탐색적 데이터 분석(EDA)…
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2023년 4월 21일

가속화된 데이터 분석: RAPIDS cuDF로 데이터 탐색 속도 향상

이 게시물은 가속화된 데이터 분석에 관한 시리즈의 일부입니다: 기후 모델링, 의료, 금융, 소매업의 디지털 발전으로 전례 없는 양과 유형의 데이터가…
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2023년 4월 11일

NVIDIA Merlin을 활용한 실시간 ‘추천 시스템용’ 피처 스토리지

최근 딥 러닝의 진화와 벡터 임베딩(vector embedding)의 사용으로 추천 모델이 빠르게 발전하고 있습니다. 추천 모델의 복잡성이 증가함에…
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2022년 2월 18일

Apache Spark 버전 v21의 RAPIDS 가속기.10

이제 RAPIDS Accelerator for Apache Spark v21.10을 사용하실 수 있습니다! 오픈 소스 프로젝트로서…
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