string(12) "머신러닝" 머신러닝 - ITWorld Korea
"머신러닝은 조직이 직면한 보안 위협을 분석, 직원들이 더 가치가 높고 전략적인 업무에 초점을 맞출 수 있도록 도와준다. 또한 '차세대' 워너크라이(WannaCry)에 대한 '해결책'이 될 수도 있다." ...
1일 전
지난 몇주 동안 수십 명의 사람들이 필자에게 2018년 사이버보안 예측에 대해 문의했다. 랜섬웨어가 계속될 것이라는 예측은 상당히 확실한 반면, 최후의 날이 올 것이라는 등의 다른 극단적인 주장은 주목을 끌기 위함일 수도 있다. 예를 들어, 미국은 2 ...
2일 전
미래 IT 업체의 성공은 인공 지능 활용 여부에 달려있다고 해도 과언이 아니다. 인공 지능을 통해 기업은 사용자가 원하는 것을 이해하고, 제품을 더 잘 설계할 수 있다. 사용자가 원할 때 가장 개인화되고 매력적인 콘텐츠를 제공해 고객을 확보하려면, 기 ...
2017.12.05
스스로 관리하는 데이터센터가 한발 더 현실로 다가왔다. 지난 주 HPE는 데이터센터의 장애를 찾아내는 인공지능 예측 엔진을 발표했다. HPE는 내년에 스토리지와 범용 인프라의 장애를 예측하고 문제가 생기기 전에 중단하는 인공지능 추천 엔진 애드온 ...
기업들이 모바일 우선 전략을 추진하고, 직원들의 스마트폰과 태블릿이 비즈니스 도구로 쓰이면서 모바일 위협 방어 (mobile threat defense, MTD)의 중요성이 커지고 있다. 그러나 모바일 위협 탐지와 방어는 간단한 작업이 아니다. ...
2017.11.23
주요한 머신러닝 라이브러리 가운데 하나로 부상한 텐서플로우(TensorFlow)는 운영 데이터베이스와 결합할 경우, 정밀한 머신러닝 워크플로우를 신속하게 구축하기 위한 기반을 제공한다. Credit: Getty Images Bank 이번 ...
오랫동안 기업은 클라우드 서비스 업체를 온프레미스에 있는 것과 중복되는 것으로 생각했다. 이제 퍼블릭 클라우드는 혁신을 위한 기본 플랫폼이다. 클라우드 컴퓨팅은 지금 극적 전환점에 와 있다고 봐도 좋을까? 퍼블릭 클라우드에 점점 더 많은 기술이 ...
2017.11.15
최근 인공지능의 능력에 대한 소문이 무성하다. 시를 쓰는 것부터 켄터키 더비(Kentucky Derby)의 우승자를 예측하고 심지어 세계 바둑 챔피언을 무찌르는 것까지, 기계가 머지않아 놀라운 일들을 할 만반의 준비가 되어 있는 것 같다. 아니면 ...
2017.11.14
수년 전, 벤처 투자자인 마크 앤더신은 '소프트웨어가 세상을 점령할 것'을 정확히 예측했다. 그러나 이제 데이터가 세상을 집어삼킬 예정이다. IDC에 따르면, 2025년에는 매년 생산되는 데이터가 180ZB에 달할 전망이다(2013 ...
정보화 시대에서는 일찍 일어난 새가 아니라 데이터를 가진 새가 벌레를 잡는다. 구글, 페이스북, 애플 등 거대 기업들이 데이터를 병적으로 수집하는 이유도 이 시대에서 '정보가 곧 금'이라는 것을 알고 있기 때문이다. 그러나 데이터는 ...
머신러닝 위협 탐지 및 방어 기업인 다크트레이스(Darktrace)는 지난 몇 년 사이 사이버 범죄 업계에서 일종의 스타로 떠올랐다. 이 회사의 핵심인 자율 머신러닝 기술은 최고의 인공지능 기반 보안이라는 명성을 얻었다. 그런데 사이버 범죄 연구의 최 ...
2017.10.25
이스라엘 경찰은 한 팔레스타인 인을 체포했다. 한 팔레스타인 인이 페이스북에 "좋은 아침"이라고 게시한 글을 페이스북이 "그들을 공격하라"라고 잘못 번역한 탓이다. 페이스북 인공지능과 결합된 소셜 미디어 모니터링이 게시물을 잘못 번역해 선동 혐의로 체포하도록 부추긴 것이다. 웃음많은 한 팔레스타인 건설 노동자가 페이스북에 불도저에 기대어 커피 한잔을 들고 있는 자신의 사진을 올리면서 아랍어로 "좋은 아침...
미래 정보 기술 시스템의 초점은 데이터가 어디서 생성되고 처리되는지, 어떻게 전달되고 수집되는지, 그리고 이 데이터가 얼마나 빠르게 이동할 수 있는 지에 있다. 핵심은 가장 효율적인 경로를 찾는 것이다. 두 가지 가장 두드러진 추세는 사물인터넷( ...
오래 전인 1950년대 중반, 로버트 하인라인은 유능한 기계 엔지니어가 패턴 매칭 메모리와 “판단을 추가하기 위한” 몇 가지 측면 회로를 만들기 위해 “토르센 튜브(Thorsen Tubes)”를 연결한다는 & ...
2017.09.15
구글이 프로덕션 환경에서의 머신러닝 전용 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우 서빙 릴리즈에 들어갔다. 텐서플로우는 지난 2월 베타 버전으로 공개됐다. 텐서플로우 머신러닝 프로젝트의 일부인 텐서플로우 서빙 1.0 라이브러리는 서버 아키텍처와 API를 ...
2017.08.10
  1. 보안을 위한 머신러닝 사용 사례 5가지

  2. 1일 전
  3. "머신러닝은 조직이 직면한 보안 위협을 분석, 직원들이 더 가치가 높고 전략적인 업무에 초점을 맞출 수 있도록 도와준다. 또한 '차세대' 워너크라이(WannaCry)에 대한 '해결책'이 될 수도 있다." Credit: Getty Images Bank 머신러닝을 가장 간단히 정의하면, '컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이도 학습할 수 있는 기능(능력)'이다. 수많은 데이터 세트와 머...

  4. 글로벌 칼럼 | 2018년 여러가지 사이버보안 예측

  5. 2일 전
  6. 지난 몇주 동안 수십 명의 사람들이 필자에게 2018년 사이버보안 예측에 대해 문의했다. 랜섬웨어가 계속될 것이라는 예측은 상당히 확실한 반면, 최후의 날이 올 것이라는 등의 다른 극단적인 주장은 주목을 끌기 위함일 수도 있다. 예를 들어, 미국은 2018년 사이버공격을 당해 상당기간동안 전력망이 파괴될 것이라는 예측이 나오기도 한다. 이런 주장 사이에 있는 몇 가지 예측들이 있다. 필자는 2018년에 다음과 같은 상황이 발생할 것이라 믿는다. ...

  7. 글로벌 칼럼 | 마이크로소프트 AI 전략에 빠진 한 가지

  8. 2017.12.05
  9. 미래 IT 업체의 성공은 인공 지능 활용 여부에 달려있다고 해도 과언이 아니다. 인공 지능을 통해 기업은 사용자가 원하는 것을 이해하고, 제품을 더 잘 설계할 수 있다. 사용자가 원할 때 가장 개인화되고 매력적인 콘텐츠를 제공해 고객을 확보하려면, 기업 효율성과 운영 방식 개선에 도움이 되는 클라우드 서비스를 제공하는 것이 필수적이다. 구글, 애플, 페이스북, 아마존과 마찬가지로 마이크로소프트 역시 인공 지능 기술에 큰 판돈을 걸고 있다. 그러나 ...

  10. IDG 블로그 | 인공지능이 데이터센터를 관리하는 방법

  11. 2017.12.01
  12. 스스로 관리하는 데이터센터가 한발 더 현실로 다가왔다. 지난 주 HPE는 데이터센터의 장애를 찾아내는 인공지능 예측 엔진을 발표했다. HPE는 내년에 스토리지와 범용 인프라의 장애를 예측하고 문제가 생기기 전에 중단하는 인공지능 추천 엔진 애드온을 출시할 예정이다. 앞으로 여러 솔루션 업체들이 내놓을 것으로 예상되는 무인 데이터센터의 여러 구성 요소 중 하나이다. 이외에 데이터센터를 노리는 인공지능과 머신러닝 시스템 업체로는 릿비트나 오라클 등이 ...

  13. 모바일 위협 방어, 위협 탐지가 최우선...“머신러닝, AI 대활약 가능성 엿보여”

  14. 2017.11.23
  15. 기업들이 모바일 우선 전략을 추진하고, 직원들의 스마트폰과 태블릿이 비즈니스 도구로 쓰이면서 모바일 위협 방어 (mobile threat defense, MTD)의 중요성이 커지고 있다. 그러나 모바일 위협 탐지와 방어는 간단한 작업이 아니다. Ios와 안드로이드 스마트폰, 태블릿에 적용되는 앱과 네트워크, 기기 수준의 위협을 효과적으로 처리해야 하기 떄문이다. 가트너 모바일 보안 리서치 이사인 디오니시오 쥐멜르는 “탐지보다 방어에...

  16. 텐서플로우, 카프카, 멤SQL을 사용한 실시간 머신러닝

  17. 2017.11.20
  18. 주요한 머신러닝 라이브러리 가운데 하나로 부상한 텐서플로우(TensorFlow)는 운영 데이터베이스와 결합할 경우, 정밀한 머신러닝 워크플로우를 신속하게 구축하기 위한 기반을 제공한다. Credit: Getty Images Bank 이번 글에서는 스피드 데이팅(speed dating) 데이터 집합을 사용한 머신러닝 워크플로우를 살펴본다. 전체적인 목표는 머신이 제안한 매치와 사람이 직접 다른 사람의 프로필을 보고 선택한 매치를 비교하는 것...

  19. IDG 블로그 | 혁신을 원한다면, 클라우드로 가야 한다

  20. 2017.11.15
  21. 오랫동안 기업은 클라우드 서비스 업체를 온프레미스에 있는 것과 중복되는 것으로 생각했다. 이제 퍼블릭 클라우드는 혁신을 위한 기본 플랫폼이다. 클라우드 컴퓨팅은 지금 극적 전환점에 와 있다고 봐도 좋을까? 퍼블릭 클라우드에 점점 더 많은 기술이 등장하면서 클라우드 기술은 이제 혁신의 한계에 도달한 것으로 보인다. 여전히 새로운 접근법이지만, 퍼블릭 클라우드에서 이루어지는 혁신의 정도는 온프레미스에 남은 기술 혁신을 훌쩍 넘어버렸다고 해도 과언이 아...

  22. 글로벌 칼럼 | AI의 발전은 훌륭한데 실감나지 않는 이유는

  23. 2017.11.14
  24. 최근 인공지능의 능력에 대한 소문이 무성하다. 시를 쓰는 것부터 켄터키 더비(Kentucky Derby)의 우승자를 예측하고 심지어 세계 바둑 챔피언을 무찌르는 것까지, 기계가 머지않아 놀라운 일들을 할 만반의 준비가 되어 있는 것 같다. 아니면 그렇지 않을 수도 있다. 자율주행 자동차, 가정용 로봇 그리고 심지어 스카이넷(Skynet)과 A.I. 특이점에 대한 보고서 등 이 기술의 미래를 부정적으로 전망하는 기사들도 넘쳐나는 가운데 향후 인공지능...

  25. 모든 데이터의 "미스터리"를 풀어줄 열쇠, GPU 컴퓨팅의 이해

  26. 2017.11.02
  27. 수년 전, 벤처 투자자인 마크 앤더신은 '소프트웨어가 세상을 점령할 것'을 정확히 예측했다. 그러나 이제 데이터가 세상을 집어삼킬 예정이다. IDC에 따르면, 2025년에는 매년 생산되는 데이터가 180ZB에 달할 전망이다(2013년 4.4ZB). 최근까지 이런 데이터는 구조화 데이터로 열과 행으로 구성되어 있고, 쉽게 입력, 저장, 정렬할 수 있는 데이터다. 그러나 현재는 많은 데이터가 여러 웹사이트, 기기, 데이터베이스에서 생성된...

  28. 철 지난 애널리틱스 전략은 잊어라", 애널리틱스 향후 전망 5가지

  29. 2017.10.27
  30. 정보화 시대에서는 일찍 일어난 새가 아니라 데이터를 가진 새가 벌레를 잡는다. 구글, 페이스북, 애플 등 거대 기업들이 데이터를 병적으로 수집하는 이유도 이 시대에서 '정보가 곧 금'이라는 것을 알고 있기 때문이다. 그러나 데이터는 단순히 수집해 보유하는 것만으로는 가치가 없다. 더 중요한 것은 이런 데이터를 정제해 통합하고, 거기에서 유의미한 정보를 도출해 내는 과정이 필요하다. 그리고 그 과정이 끝난 후에야 의사 결정과 상품 제작...

  31. 머신러닝과 사이버 공격이 만나면… “정교함과 자동화가 만나 위력적일 것”

  32. 2017.10.25
  33. 머신러닝 위협 탐지 및 방어 기업인 다크트레이스(Darktrace)는 지난 몇 년 사이 사이버 범죄 업계에서 일종의 스타로 떠올랐다. 이 회사의 핵심인 자율 머신러닝 기술은 최고의 인공지능 기반 보안이라는 명성을 얻었다. 그런데 사이버 범죄 연구의 최첨단에 선 이들이 우려하는 것은 무엇일까? 지난 달 말 런던에서 열린 IP 엑스포(IP Expo)에서 다크트레이스의 사이버 분석 책임자인 앤드류 숀체브를 만났다. 숀체브는 “많은 솔루션...

  34. "페이스북 번역을 믿지마세요", '좋은 아침' 게시했다 체포 소동

  35. 2017.10.23
  36. 이스라엘 경찰은 한 팔레스타인 인을 체포했다. 한 팔레스타인 인이 페이스북에 "좋은 아침"이라고 게시한 글을 페이스북이 "그들을 공격하라"라고 잘못 번역한 탓이다. 페이스북 인공지능과 결합된 소셜 미디어 모니터링이 게시물을 잘못 번역해 선동 혐의로 체포하도록 부추긴 것이다. 웃음많은 한 팔레스타인 건설 노동자가 페이스북에 불도저에 기대어 커피 한잔을 들고 있는 자신의 사진을 올리면서 아랍어로 "좋은 아침...

  37. IT 미래를 이끄는 삼두마차, "AI, IoT, 하이브리드 클라우드"

  38. 2017.10.17
  39. 미래 정보 기술 시스템의 초점은 데이터가 어디서 생성되고 처리되는지, 어떻게 전달되고 수집되는지, 그리고 이 데이터가 얼마나 빠르게 이동할 수 있는 지에 있다. 핵심은 가장 효율적인 경로를 찾는 것이다. 두 가지 가장 두드러진 추세는 사물인터넷(IoT)과 인공 지능(AI)으로, 이 둘은 실과 바늘처럼 늘 붙어 다닌다. 간단히 설명하면 IoT는 다수의 기기가 다수의 데이터 지점에서 수집된 데이터를 상호 교환하는 것을 중심으로 한다. 데이터는 수많은 ...

  40. “더 쉽고 가까워진” 머신 러닝을 시작하는 소프트웨어 엔지니어를 위한 조언

  41. 2017.09.15
  42. 오래 전인 1950년대 중반, 로버트 하인라인은 유능한 기계 엔지니어가 패턴 매칭 메모리와 “판단을 추가하기 위한” 몇 가지 측면 회로를 만들기 위해 “토르센 튜브(Thorsen Tubes)”를 연결한다는 “여름으로 가는 문”이란 제목의 작품을 썼으며 지능형 로봇이라는 하나의 산업 분야를 창조해냈다. 그는 이야기를 좀 더 그럴듯하게 만들기 위해, 미래를 잘 설정해 놓았다. 1970년이라는 ...

  43. 구글, 텐서플로우 서빙 라이브러리 릴리즈

  44. 2017.08.10
  45. 구글이 프로덕션 환경에서의 머신러닝 전용 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우 서빙 릴리즈에 들어갔다. 텐서플로우는 지난 2월 베타 버전으로 공개됐다. 텐서플로우 머신러닝 프로젝트의 일부인 텐서플로우 서빙 1.0 라이브러리는 서버 아키텍처와 API를 동일하게 유지하면서 알고리즘과 실험의 배포를 지원하기 위한 것이다. 텐서플로우 서빙은 시간이 지남에 따라 다양한 모델 버전으로 확장하고 롤백하는 기능도 지원한다. 물론 텐서플로우 서빙 라이브러리는 텐서...

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