[질문] AI를 활용한 다양한 Application이 등장하며, 각 Application의 성능을 향상시키기 위한 최적의 알고리즘도 등장으로 자연어 처리에 대한 관심이 높아졌는데 대부분nlp 의 평가지표는 Accuracy 및 NMSE값에 초점이 맞춰져 있기 때문에 점점 복잡한 모델이 생겨나는 현상이 생기는데 복잡한 모델이 나오면서 더 큰 컴퓨팅 파워가 생기는 단점이 있게 되고 그래서 그 컴퓨팅파워를 줄이기 위해서 경량화 기술이 발전하고 있는데 그런이유로 기업에서는 이런 문제를 해결하기 위해서 클라우드의 도움을 받는 것이 현실입니다. 이런점에서 애자일소다에 복잡한 모델을 적용하는 것은 어렵지않나 생각하는데 어떤가요?
[질문] 성공적인 XDR 전략을 위해서는 클라우드, 엔드포인트, 네트워크와 같은 다양한 보안 그룹 간의 사일로를 단순히 훌륭한 XDR 솔루션 도입으로 허물 수 있을지요? 사람과 프로세스도 이에 맞춰 발전해야 할 것 같은데요. 지속적인 지원이 가능할지요? 내재화되기까지 시간이 상당히 걸릴꺼 같은데요.
[질문] AI를 활용한 다양한 Application이 등장하며, 각 Application의 성능을 향상시키기 위한 최적의 알고리즘도 등장으로 자연어 처리에 대한 관심이 높아졌는데 대부분nlp 의 평가지표는 Accuracy 및 NMSE값에 초점이 맞춰져 있기 때문에 점점 복잡한 모델이 생겨나는 현상이 생기는데 복잡한 모델이 나오면서 더 큰 컴퓨팅 파워가 생기는 단점이 있게 되고 그래서 그 컴퓨팅파워를 줄이기 위해서 경량화 기술이 발전하고 있는데 그런이유로 기업에서는 이런 문제를 해결하기 위해서 클라우드의 도움을 받는 것이 현실입니다. 이런점에서 애자일소다에 복잡한 모델을 적용하는 것은 어렵지않나 생각하는데 어떤가요?