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Insight
[Robotics Trends 2023] IROS에서 OLP 프로젝트 해결의 실마리를 찾다
세계 최대의 Robotics 학회인 IROS에서 마키나락스의 OLP 프로젝트와 연계할 수 있는 문제와 답을 정리해보았습니다.
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Insight
[Robotics Trends 2023] 마키나락스 세계 최대의 로봇학회 IROS를 가다
마키나락스의 OLP 프로젝트 팀원들이 세계 최대의 Robotics 학회인 IROS 2023에 참가했습니다.
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Insight
HM22 REVIEW(4) MakinaRocks Insight: 하노버메세 2022에 등장한 MLOps, 산업 및 제조 AI의 성공적인 도입을 위하여
마키나락스는 올해 하노버메세에 국내 기업 중 유일하게 발표 세션에 참여해 주목을 받았습니다. 윤성호 대표가 Industry 4.0 Conference Stage에서 ‘MLOps for Manufacturing: From AI Initiative to Impact’를 주제로 발표한 내용을 공유합니다.
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Insight
HM22 REVIEW(3) Tech Insight: 하노버메세 2022에 참여한 빅테크 기업을 통해 살펴보는 산업 AI의 미래
독일 하노버 산업박람회(하노버 메세)에서 파악한 빅테크 기업의 산업 분야 동향을 소개합니다.
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Insight
HM22 REVIEW(2) Business Insight: ‘하노버메세 2022’를 통해 본 산업 기술 패러다임의 변화
마키나락스 CBO 허영신님이 하노버메세 2022에서 보고 느낀 3가지 시사점을 이야기합니다.
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Insight
HM22 REVIEW(1) 세계 최대의 산업 박람회 ‘하노버메세 2022’의 메가 트렌드: 디지털화 & 지속가능성
마키나락스팀이 하노버메세에서의 소중한 일주일을 통해 느낀 인사이트를 공유하기 위해 'HM22 REVIEW' 시리즈를 준비했습니다.
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Insight
모두의 MLOps(3) 머신러닝에서의 파이프라인이란
모두의 MLOps 시리즈 3편. 이번 포스팅에서는 파이프라인이란 무엇이고, 왜 필요해며, 어떤 오픈 소스들이 있는지 소개합니다.
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Insight
모두의 MLOps(2) MLOps의 단계와 단계별 핵심 기능
구글에서 발표한 MLOps의 단계를 보며 MLOps의 핵심 기능은 무엇인지 알아 보겠습니다.
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Insight
모두의 MLOps(1) MLOps에 첫걸음을 내딛는 분들을 위한 지침서
데이터 시대, 모두가 MLOps의 필요성에 대해 말합니다. 그렇다면 MLOps란 무엇이고, 이를 ‘잘’하기 위해 무엇을 공부해야 할까요?
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Insight
Data 시대에 MLOps가 필요한 이유
머신러닝(Machine Learning) 개발은 이제 MLOps를 빼고 이야기 할 수 없습니다. 이 포스팅에서는 Data 시대에 필수적인 MLOps의 개념과 구성요소를 소개합니다.
