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머신러닝 및 인공 지능(AI)이 대다수 산업에서 경쟁우위를 차지할 것으로 예상합니다.이러한 기술에 대한 지출은 급속도로 증가했지만, 솔루션은 그 잠재력을 온전히 실현하지 못하고 있습니다.문제의 일부는 조직에서 이런 솔루션을 대대적으로 배포할 전문 지식이 부족하다는 것입니다.다른 장벽은 도구, 기술, 데이터 사일로 및 '각 머신러닝 절차별 파이프라인 하나'라는 사고의 확산입니다.테라데이타의 분석 전략은 이러한 문제를 해결하고, 기업이 데이터 및 고급 분석 솔루션에서 더 큰 가치를 얻을 수 있게 지원하는 것입니다.이 전략은 조직에서 기능 재사용 및 모델 배포에 더 많은 주의를 기울여야만 머신러닝 및 AI 이니셔티브를 성공적으로 확장할 수 있다고 밝힙니다.전략의 두 번째 부분에서는 테라데이타의 핵심 가치 제안과 직접 일치하는 기능 엔지니어링 및 모델 스코어링이 필요합니다.

보편적인 머신러닝은 기업이 실제 환경에서 사용하며 수억 개의 예측 모델을 배포하는 걸 보게 될 것입니다.Teradata Vantage™는 관측치 1백만 개 이상에 대한 모델을 훈련하고, 관측치 2억 5천만 개 이상에 대해 하루에 여러 번 점수를 매겨 머신러닝을 수직적으로 확장할 수 있습니다.예측 모델 수백만 개를 훈련하여 이른바 '과다 분할' 사용 사례를 지원하고, 까다로운 실제 환경 내 사용 설정에서 매일 점수를 매겨 수평적으로 확장합니다.