디지털 트윈 구축 방법, 목적 정의부터 데이터 수집, 모델 생성, 동기화, 시뮬레이션, 운영 관리까지 총 7단계로 정리했습니다.

실제 대기업 제조 AI 사례로 바라보는 현실적인 문제 5가지, 합성데이터로 연간 5억 원을 절감할 수 있는 해결책을 공개합니다.

데이터클리닉 웨비나를 통해 피지컬 AI 개발을 가로막는 데이터 병목 현상의 원인을 분석하고, 이를 해결하기 위한 데이터 전략을 제시합니다.

오픈클로란 사용자의 명령을 받아 컴퓨터로 대신 일하는 AI 에이전트입니다. 실제 사용 후 발견한 치명적인 문제 2가지, 이를 해결하는 방법도 준비했습니다.  

소버린 AI, 한국에서 굳건히 자리잡기 위해서는 어떻게 해야 할까요? 소버린 AI가 필요한 이유부터 생존 전략까지, 데이터 인프라 기업 페블러스의 시각으로 분석합니다.

국방 AI 개발이 어려운 이유는 무엇일까요? 그리고 어떻게 해결할 수 있을까요? 실제 국방 AI 적용 사례를 토대로, 국방에 특화된 합성데이터 생성 전략 5가지를 말씀드리겠습니다. 

데이터 시각화 도구, 어떻게 골라야 할까요? 5가지 기준을 살펴 보시면 선택이 편해집니다. 현업에 최적화된 툴, 실제 활용 사례도 준비했습니다.

IQ 150의 AI를 만드는 비결은 데이터에 있습니다. 데이터 품질을 진단 및 개선하고, 블록체인 기반 거버넌스로 신뢰할 수 있는 AI를 구축하는 전 과정을 보여드립니다. 

다양한 유형의 데이터를 이해하고 결합하는 멀티모달 데이터셋. 응용 분야, 구축 시 주의사항, 페블러스에서 실제로 구축한 사례까지 알아보겠습니다. 

작업 효율 80% 향상의 핵심은 모델이 아닌 데이터 인프라에 있습니다. 프로젝트가 데모 단계에서 멈추지 않고 성공할 수 있는 제조업 데이터 분석 비결을 준비했습니다.

AI의 '정신적 시뮬레이터', 세계 모델의 비밀을 공개합니다. 현실 세계의 법칙을 학습해 기업의 손실을 예방하고 행동을 예측하는 AI를 자세히 알아보세요.

데이터 과학과 품질 및 규제 분야 내 공신력 있는 문서 285건으로 11만 건의 LLM 데이터셋을 구축했습니다. 실제 데이터 구축 파이프라인을 공개합니다.

AI 거버넌스 프레임워크란 AI-Ready 데이터를 지속적으로 유지하는 윤리적 가이드라인입니다. AI 거버넌스를 구축하는 노하우 5가지까지 확인해 보세요. 

우리 데이터 품질, 괜찮은 걸까? 몇 번의 클릭만으로 바로 확인할 수 있어요. AI 학습 데이터를 점검하는 가장 쉬운 방법, 데이터클리닉

데이터 프로파일링이란 데이터를 객관적으로 분석해 데이터 속 문제점을 진단하는 과정입니다. 귀사의 병든 데이터, 그 원인을 찾아내고 싶다면 이 글을 참고해 보세요. 

피지컬 AI란, 현실 세계를 직접 인식하고, 판단하며, 스스로 움직여 행동하는 AI를 뜻해요. 또한 똑똑하게 행동하는 피지컬 AI는 이 2가지 조건을 갖추고 있습니다.

공공기관 감사, AI Ready에 대비하려면? 데이터클리닉을 조달청 혁신제품시범구매사업을 통해 입찰 없이 ‘무료’로 도입해보세요.

AI 오류는 사소한 오류에서 시작됩니다. 데이터클리닉 2.0은 프롬프트 한 줄로 데이터 오류와 규제 리스크를 실시간으로 진단 및 개선하는 ‘데이터 종합병원’입니다.

AI 도입, 누구나 할 수 있습니다. 그러나 진정한 성패는 데이터의 ‘AI Ready’에 달려 있습니다. AI Ready 데이터를 구현한 실제 사례, 방법을 소개합니다.

데이터 품질 진단 시점, 언제가 최적의 시점일까요? 품질 진단 시점을 놓치지 않고 꾸준히 관리하는 방법, 모두 알려드리겠습니다.

성과 내는 조직은 AI 학습 데이터 구축부터 다릅니다. 평범하거나 품질 낮은 데이터가 아니라 ‘고품질 데이터를 구축하는 노하우 4가지’를 안내합니다. 

공공데이터 품질관리, 어디서부터 시작해야 할지 막막하시죠? 복잡한 품질관리 평가도 쉽고 체계적으로 대비할 수 있도록, 4단계 가이드라인을 제공해 드려요.

합성데이터는 실제를 완벽히 대체할 수 있을까요? 데이터클리닉에선 충분히 가능합니다. 그뿐만 아니라 합성데이터의 정의부터 생성 원리, 실제 사례까지 살펴볼게요!

AI 솔루션의 성패, 결국 데이터 품질에 달려 있습니다. 이번 웨비나는 AI 모델의 성능 저하 원인, 해결책, 실제 기업의 데이터 품질 개선 사례까지 담겨 있습니다.

데이터 품질 관리 솔루션, 왜 활용해야 할까요? 그리고 어떤 기준으로 선택해야 진정으로 우리 기업에 도움이 될까요? 체크리스트 3가지를 알아보겠습니다.

인공지능 데이터 편향성이란 무엇이고, 발생하는 원인은 무엇일까요? 실제 사례부터 국내 기업의 해결 방안까지, 모두 알아보겠습니다. 

Pebblous Makes Data Tangible 손에 잡히듯 데이터 품질이 보입니다.