
이번 글은 팔란티어에 대한 세번째 글로서팔란티어 플랫폼에서의 데이터통합과 온톨로지간의 연관성을 다뤄보려고 한다.지난 글 목록2025.02.05 - [N:::만지작 거리기] - 팔란티어 Platform overview2025.02.10 - [N:::만지작 거리기] - 팔란티어 - 왜 온톨로지를 사용하는가?Ontology는 Palantir 플랫폼에 포함된 디지털 자산(데이터셋과 모델) 위에 구축된 개념이다. 즉, 데이터를 단순히 저장하는 것이 아니라, 그 데이터가 실제 세계에서 어떤 의미를 가지는지 연결해 주는 역할을 한다. 여러 가지 데이터와 분석 모델을 모아 이를 현실 세계의 사물이나 개념(예: 공장, 제품, 주문 등)과 연관 짓는 체계라고 할 수 있다. 위의 그림과 같이 데이터와 모델을 다루는 계층 위..

2025.02.05 - [N:::만지작 거리기] - 팔란티어 Platform overview 이번 글은 팔란티어에 대한 두번째 글로서팔란티어는 왜 온톨로지를 사용하는지에 대한 질문의 답을 생각해보려고 한다. 팔란티어는 자신의 존재 이유를 다음과 같이 이야기한다.We believe in augmenting human intelligence, not replacing it. 좋은 데이터와 적절한 기술을 통해 사람과 기관의 어려운 문제를 풀수 있다고 생각하는 팔란티어는미션 중심의 엔지니어링 기반으로 회사를 구축하고, 실제 세계 데이터에 대한 인간 중심의 분석을 위한 제품을 만들고 있다.이러한 팔란티어 제품을 사용하는 고객은 데이터와 그들이 직면한 문제에 대한 깊은 이해를 가지고 있다.이 둘의 만남으로, 팔란티..

아래의 내용은 https://www.palantir.com/docs/foundry/platform-overview/overview 의 내용을 기반하여개인적인 의견을 붙인 내용입니다. 팔란티어 AIP를 사용해보지 않았기 때문에 다른 점이 있을 경우 댓글 남겨주시면 참고하겠습니다.팔란티어 플랫폼팔란티어 플랫폼은 다음 세가지의 집합으로 구성된다.Foundry : 데이터 운영 플랫폼Apollo : 자율 소프트웨어 배포를 위한 미션 컨트롤AIP : AI 기반 전체 제품을 제공할 수 있는 AI 메시의 일부 (LLM 모델, 비전 언어모델, 모바일 애플리케이션, 로컬화된 AI가 내장된 엣지 애플리케이션 등)로서 팔란티어 AIP는 실시간 AI기반 의사결정을 지원팔란티어 플랫폼이 다른 소프트웨어 아키텍처와의 차별화 포인..
- Total
- Today
- Yesterday
- TBC
- 온톨로지
- Ontology
- RDF 변환
- property graph
- pyvis
- 트리플
- rdfox
- 그래프 데이터베이스
- 트리플 변환
- django
- 지식 그래프
- Knowledge Graph
- TDB
- stardog
- Neo4j
- RDF
- TopBraid Composer
- cypher
- 사이퍼
- 타임리프
- 장고
- neosemantics
- Thymeleaf
- 지식그래프
- networkx
- 스프링부트
- Linked Data
- sparql
- LOD
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |