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기업용 머신러닝 플랫폼: Google Vertex AI vs. AWS SageMaker vs. Azure ML 오늘날 기업들은 데이터 기반의 의사결정을 위해 머신러닝(ML)을 도입하고 있습니다. 그러나 특정 도메인에서 머신러닝 모델을 구축하고 배포하는 과정은 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 이러한 과정을 단순화하고 체계적으로 지원하기 위해 여러 클라우드 서비스 제공업체들이 다양한 머신러닝 플랫폼을 제공합니다. 이번 포스트에서는 Google Vertex AI, AWS SageMaker, Azure Machine Learning 즉, 세 가지 주요 기업용 머신러닝 플랫폼을 비교하고, 각 플랫폼의 장단점, 가격, 사용 편의성 등을 분석해 보겠습니다.머신러닝 플랫폼 선택은 단순한 결정이 아닙니다. 각..

현대 사회에서 우리는 수많은 정보와 선택의 홍수 속에서 살아가고 있습니다. 매일 아침 일어나서 새로운 결심을 하곤 하지만, 실제로 그 결심을 지속하기란 쉽지 않습니다. 하루, 이틀, 일주일은 괜찮다가도 결국 일상에 쫓기면서 잊혀지는 경우가 많습니다. 수많은 사람들도 비슷한 문제를 겪고 있습니다. 변화는 원하지만, 그 시작이 어렵기 때문입니다. 그렇다면 어떻게 하면 변화를 이끌어낼 수 있을까요? 그 해답은 '습관'에 있습니다. 습관은 우리의 행동을 지배하고, 우리의 삶을 형성합니다. 30일 동안 매일 조금씩 새로운 습관을 형성하는 것은 변화의 첫걸음이 될 수 있습니다. 이 포스팅에서는 30일 습관 챌린지를 통해 더 나은 나를 만드는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 30일 습관 챌린지 – 더 나은 나를 ..

라이브러리 규모: 다양한 분야에서의 역할과 성장 가능성라이브러리는 데이터, 자원, 정보를 체계적으로 관리하고 활용하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 그 규모와 종류는 매우 다양하며, 신약 개발, 3D 모델링, 유전학 등 다양한 분야에서 중요성이 점점 커지고 있습니다.📚 주요 라이브러리와 그 규모1. 초대형 화합물 라이브러리 (Ultra-large Library)정의: 신약 개발 과정에서 사용되는 대규모 화합물 데이터베이스.특징:수억~수천억 개의 화합물을 포함.DNA-encoded Library (DEL) 및 AI 기반 스크리닝 기술이 활용됨.장점:화학적 다양성 극대화.신약 후보 물질 탐색 과정의 효율성 향상.예: 10,000개의 building block과 10개의 reaction template 조합 ..