고객의 데이터, Wolfram의 전문가
Wolfram|Alpha를 만든 팀이 제공하는 멀티 패러다임 데이터 과학
Wolfram은 모든 규모의 기관을 지원합니다
Wolfram 데이터 과학 및 AI 컨설팅만의 차별화된 특징
Wolfram의 통합 기술 스택은 멀티 패러다임 데이터 과학 작업 흐름의 기준을 제시합니다. Wolfram|Alpha, Wolfram 언어, Mathematica 등 무엇이든, 우리는 소비자용 모바일 앱에서 기업용 데이터 저장소의 자연어 인터페이스에 이르기까지 모든 분야에서 인공지능을 누구나 손쉽게 활용할 수 있도록 합니다.
멀티 패러다임 접근 방식
Wolfram은 광범위한 최신 분석 기법과 인터페이스를 활용하여, 기존의 방법으로는 해결하기 어려운 문제에 대해 실질적이고 정량화 가능한 답을 제공합니다.
계산 분야에서의 깊은 도메인 전문성
기계 학습에서 데이터 시각화, 웹 배포에 이르기까지, 주요 계산 분야의 특화된 전문 지식을 결합하여 구현을 최적화합니다.
계산 전문 지식과 이를 뒷받침하는 자체 기술 모두 제공
Wolfram 기술 통합에 대한 탁월한 전문성과 다양한 계산 분야의 경험을 결합하여, 귀하가 목표를 신속하고 효율적으로 달성할 수 있도록 지원합니다.
계산 기법의 학제 간 응용
다양한 배경을 바탕으로, 여러 분야와 산업의 방법을 검증하고 결합하여 가장 포괄적인 결과를 보장합니다.
계산 노트북과의 소통
Wolfram Research가 개척하고 이끌어온 노트북은, 직관적이고 올인원 환경에서 상호작용형 연구를 수행할 수 있도록 제공합니다.
보고서가 아닌 작동 가능한 소프트웨어 제공
Wolfram의 상호작용형 솔루션은 미리 생성된 결과에 제한되지 않고, 실시간 데이터 기반 배포를 통해 다양한 대안을 탐색할 수 있는 기능을 제공합니다.
수십 년간 이어온 계산 분야 리더십
Wolfram은 1988년 이후 기술과 과학 분야에서 지속적으로 혁신을 이어오며, 계산의 미래를 만들어 왔습니다.
언제 어디서나 접근 가능한 기업용 계산
퍼블릭 클라우드 및 프라이빗 클라우드 기술과의 긴밀한 통합을 통해, 귀하의 데이터와 계산에 즉시 안전하게 접근할 수 있도록 지원합니다.
멀티 패러다임 데이터 과학 및 AI가 귀하의 산업에 어떤 혜택을 제공하는지 확인해 보세요
데이터 과학 및 AI에 멀티 패러다임 접근법이 필요한 이유
대부분의 조직이 가능한 것의 일부만 활용하고 있는 반면, Wolfram의 멀티 패러다임 접근법은 데이터 분석과 문제 해결에 있어 최첨단 알고리즘과 학제 간 방법을 폭넓게 통합하여 데이터에서 새로운 발견, 의미, 방향성을 도출합니다. 이를 통해 계산으로 해결할 수 있는 문제의 범위를 획기적으로 확장할 수 있습니다. Wolfram 멀티 패러다임 데이터 과학 및 AI의 기능에 대해 알아보세요.
기계 학습
복잡한 데이터 집합에서 적응형 모델을 직접 생성하여 객체 분류와 예측 분석을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 새로운 광고 시장에 진출할지를 파악하는 작업이 가능합니다.
리포트 생성
회의, 진행 중인 프로젝트 또는 공공 정보용으로 결론과 인사이트를 스타일링된 문서 형식으로 표시할 수 있습니다. 예를 들어, 분기별 실적 보고서와 같은 문서를 작성할 수 있습니다.
시계열 분석
시간에 따른 사건의 연속을 모델링, 시뮬레이션, 예측하여 장기적 추세를 추적하고 예측을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 휴가 시즌의 예상 매출을 예측할 수 있습니다.
신경망
계층별 처리 네트워크를 생성하고 학습시켜 심층 분석과 처리 작업을 수행합니다. 예를 들어, 생산 라인에서 나오는 불량품을 인식할 수 있습니다.
군집 분석
유사성 측정을 기반으로 데이터를 그룹화하고 분석하여 숨겨진 패턴과 관계를 추출합니다. 예를 들어, 상위 100명의 고객과 가장 유사한 고객이 누구인지 분석할 수 있습니다.
그래프/네트워크 분석
이산적 관계 시스템을 탐색하고 시각화하여 상관관계와 패턴을 분석합니다. 예를 들어, 소셜 네트워크의 인구 통계를 모델링할 수 있습니다.
모두 보기 (17개 항목)
동적 시각화
데이터를 스타일이 적용된 플롯, 차트, 인포그래픽으로 표시하여 사람이 읽기 쉽고 인터랙티브하게 만들어 빠른 분석과 의사결정을 지원합니다.
생존 분석
시간-사건 데이터를 분석하기 위해 생존 함수와 수명 분포를 계산합니다. 예를 들어, 산업용 장비의 예상 수명을 분석할 수 있습니다.
의미 기반 텍스트 분석
언어 데이터의 근본 구조를 분석하여 데이터를 정리하고 의미를 추출합니다. 예를 들어, 고객 댓글의 감정을 판단합니다.
데이터 의미론
다양한 입력 데이터셋을 통합된 프레임워크로 표준화하여 분석을 용이하게 합니다. 예를 들어, 서로 다른 단위 시스템의 데이터를 통합할 수 있습니다.
대기행렬 이론
대기열 시스템을 모델링하고 시뮬레이션하여 대기 시간과 자원 배분을 분석합니다. 예를 들어, 은행 지점에서 최적의 창구 수를 결정할 수 있습니다.
웨이블릿
데이터 신호를 구성 요소로 분해하여 특정 특성을 고급으로 조작하고 필터링합니다. 예를 들어, 센서 데이터에서 배경 소음을 제거할 수 있습니다.
시스템 모델링
물리적, 전기적 및 기타 시스템을 모델링하여 설계 결정을 지원합니다. 예를 들어, 건물에 가장 효율적인 난방 설치 방법을 결정할 수 있습니다.
통계 분포
시계열 데이터를 모수 분포에 맞춰 근본적인 사건에 대한 추론을 수행합니다. 예를 들어, 고객이 광고를 클릭할 확률을 분석할 수 있습니다.
확률 과정
시스템의 시간 경과에 따른 진행을 모델링하여 행동에 대한 관찰과 예측을 수행합니다. 예를 들어, 특정 매장의 피크 시간을 분석할 수 있습니다.
최적화
고급 수학을 활용하여 주요 기준과 관련된 데이터의 "최적 값"을 찾아냅니다. 예를 들어, 포트폴리오 자산의 이상적인 배분을 결정할 수 있습니다.
형태학적 분석
이미지와 고차원 데이터에 기하학적 변환을 적용하여 공간적 특성을 분석합니다. 예를 들어, 현미경 이미지에서 입자 수를 계산할 수 있습니다.
컴퓨터 비전
기계 학습과 기타 고급 알고리즘을 사용하여 시각 데이터를 처리하고 특징과 패턴을 분석합니다. 예를 들어, 비디오 피드에서 도로 위험 요소를 식별할 수 있습니다.
신호 처리
이미지, 오디오 및 기타 수집된 데이터를 처리하고 필터링하여 근본적인 패턴을 분석합니다. 예를 들어, 심전도(ECG)에서 불규칙한 심장 박동을 감지할 수 있습니다.
맞춤형 인터페이스 구축
분석과 시각화에서 매개변수를 실시간으로 조정할 수 있는 인터랙티브 화면 컨트롤을 만들어 데이터를 더 깊이 탐색할 수 있게 합니다.
병렬 계산
대규모 과학 계산 및 기타 고성능 애플리케이션을 위해 병렬 작업을 사용 가능한 계산 유닛에 분산합니다.
지리 계산
정확한 지리 위치 데이터와 강력한 지구 측량 계산을 활용하여 실제 상황을 정밀하게 분석합니다. 예를 들어, 버스 서비스의 최적 경로를 시각할 수 있습니다.
수학적 모델링
미분 방정식, 점화식, 기호적 수식을 보유한 데이터와 함께 활용하여 모델을 테스트하고 개선합니다. 예를 들어, 전염병의 회복률을 계산할 수 있습니다.
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