가이드북

고객 이탈 예측 가속화를 위한 엔드 투 엔드 청사진

가장 먼저 이 실제 청사진을 다운로드하여 예측 사용 사례를 가속화하는 방법을 알아보세요.

예측 활용 사례를 가속화하는 방법 알아보기

머신 러닝 시스템은 복잡하고 교차 기능 팀에 의해 개발되며 많은 동적인 요소가 포함되어 있습니다. 모두 NVIDIA GPU로 가속화된 데이터 처리, 분석, 머신 러닝 및 추론이 포함된 사실적인 엔드 투 엔드 시스템을 위한 청사진을 제공하는 이 가이드북을 통해 가속화된 머신 러닝 시스템을 구축하는 방법을 알아보세요.

실제 엔드 투 엔드 시스템 청사진

실제 엔드 투 엔드 워크플로우

이탈 예측 솔루션의 일반적인 엔드 투 엔드 머신 러닝 워크플로우 및 아키텍처의 모습

데이터 처리 및 분석

데이터 처리 및 분석

구조화된 트랜잭션 데이터를 페더레이션 및 통합하고 다운스트림 처리를 준비하는 데이터 파이프라인을 구축하는 방법

머신 러닝 기술

머신 러닝 기술

머신 러닝을 통해 엔터프라이즈 데이터 엔지니어링 파이프라인을 통합하는 방법

가속화된 추론

가속화된 추론

특징 추출, 모델 트레이닝, 배포 및        가속화된 추론의 모범 사례

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