바이두(Baidu)의 딥 러닝 오픈소스 프레임워크 패들패들(PaddlePaddle)이 이제 쿠버네티스(Kubernetes) 클러스터 관리 시스템과 호환된다. 이를 통헤 쿠버네티스를 실행할 수 있는 어느 곳에서나 대규모 모델을 교육시킬 수 있게 됐다. ...
빅데이터와 분석 관련 기술은 소셜, 모바일, 클라우드와 더불어 디지털 시대의 변혁을 이끄는 주역으로 알려져 있다. 2016년 시장의 주인공이 BI 강화를 주도한 빅데이터 기술이었다면 2017년은 데이터, 분석 분야의 혁신에 주목해야 할 한 해가 될 것 ...
비즈니스에 있어서 다음의 큰 기술적 진보는 무엇일까요? 클라우드? 빅 데이터? 머신러닝? 아니면 이 세 가지 모두의 결합이 실제적인 비즈니스 가치를 창출하는 것일까요? 사실 마지막 조건은 놀라울 정도로 까다롭습니다. 대다수 글로벌 엔터프라이즈 2 ...
2017.01.31
20일 동안 펼쳐지는 인간과 인공지능(Artificial Intelligence) 간 포커 대회에서 참가자 가운데 하나인 리브라투스(Libratus)라 불리는 인공지능 시스템이 높은 기량을 선보이고 있다. 지난 11일부터 미국 피츠버그 리버스 카 ...
2017.01.19
아마존 같은 온라인 업체는 사용자 구매 행동을 분석할 수 있어 기존 오프라인 업체에 비해 상당한 우위를 가진다. 그러나 오프라인 업체도 매장 내 센서와 연결된 인공지능 플랫폼이라는 새로운 솔루션을 활용할 수 있다. 반면, 대부분의 오프라인 매장에 ...
2017.01.17
전 세계적으로 4차 산업혁명에 대한 관심이 뜨겁다. 이처럼 4차 산업혁명의 기반을 이루는 핵심분야인 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 클라우드 등은 모두 데이터를 필수적인 기반으로 하고 있다. 특히 지난해와 비교했을 때 인공지능에 ...
2016년과 마찬가지로 2017년을 맞이하면서 여전히 자사의 데이터를 운영하는 조직에 대해 얘기하고 있다. 비즈니스 사용자들이 유용하고 실행 가능한 데이터가 필요로 할 때 언제 어디서나 제공받을 수 있을 것이다. 데이터 저장 비용은 지속적 ...
2016년이 막바지에 접어든 지금, 2017년 기업의 직원 복지가 어떻게 바뀔지도 주요 관심사로 떠오르고 있다. 미국의 버진 퍼스 과학 자문 위원회(Virgin Pulse Science Advisory Board)는 2017년을 직원 복지 증진을 통해 ...
사물인터넷을 활용하려는 기업은 이미 수많은 데이터와 분석으로 애를 먹고 있다. 그런데 바로 그 데이터에 문제가 있다면 어떤 일이 일어날까? 사물인터넷으로 연결된 장치로 유입되는 정보 가운데 유용하지 못한, 즉 나쁜 데이터가 상당히 많다. 정확히 산출하 ...
에버노트가 논란을 불러온 프라이버시 정책 변경 계획을 변경했다. 에버노트는 지난 12월 15일 에버노트의 머신러닝 알고리즘 훈련을 위해 사용자의 노트 내용을 에버노트의 일부 직원이 읽을 수 있도록 프라이버시 정책을 변경하겠다고 발표해 큰 논란을 ...
에버노트가 회원 프라이버시 정책을 변경했다. 에버노트 직원들이 사용자의 노트 기록을 볼 수 있다는 내용이다. 변경된 정책을 적용받지 않으려면 1월 23일까지 노트 데이터를 이전하고 계정을 삭제해야 한다. 에버노트 비즈니스 사용 기업은 머신러닝 적 ...
몇 년, 혹은 몇 십년 후의 일이지만, 해커가 사람이 아닌 기계가 되는 세상이 올 전망이다. 사이버 보안의 혁신을 약속하는 인공지능(AI)가 반대로 공격까지 알아서 하는 시대다. 지난 8월 DARPA(Defence Advanced Resear ...
2016.11.28
수백만 년 동안, 인간은 거의 모든 분야에서 지구상의 다른 생명체들보다(예컨대 돌고래나 오랑우탄 같은) 뛰어난 능력을 보여왔다. 물론 수영이나 나무 오르기 같은 것은 예외지만 말이다. 최근 몇 년 사이 인류는 여러 분야에서 그 자신을 능가하는 새 ...
2016.11.18
머신러닝이 확산되면서 이를 둘러싼 시행착오도 늘어나고 있다. 여기 기업이 흔히 저지르는 머신러닝 실수들을 정리했다. 머신러닝은 더 이상 공상 과학 영화 속 이야기가 아니다. 시리나 알렉사 같은 음성인식부터 페이스북 자동 태그, 아마존 상품 ...
2016.11.09
2017년이 빠르게 다가오는 가운데, 내년에 주목받을 기술 트렌드로 증강·가상현실과 머신 인텔리전스, 도커, 마이크로서비스 등이 꼽혔다. IT 컨설팅 업체 서트워크(ThoughtWorks)가 6개월마다 발행하는 테크놀로지 레이더(Te ...
  1. 바이두, 딥 러닝 프레임워크로 '퀴베르네시스' 채택

  2. 2017.02.14
  3. 바이두(Baidu)의 딥 러닝 오픈소스 프레임워크 패들패들(PaddlePaddle)이 이제 쿠버네티스(Kubernetes) 클러스터 관리 시스템과 호환된다. 이를 통헤 쿠버네티스를 실행할 수 있는 어느 곳에서나 대규모 모델을 교육시킬 수 있게 됐다. 이 호환성은 단순히 패들패들 교육에 사용 가능한 시스템의 범위를 확장할 뿐만 아니라 두 프로젝트를 기반으로 한 포괄적인 종단간 딥 러닝도 제공한다. Credit: Activedia via pi...

  4. 전문가들이 말하는 2017년 빅데이터·분석 전망 15선

  5. 2017.02.09
  6. 빅데이터와 분석 관련 기술은 소셜, 모바일, 클라우드와 더불어 디지털 시대의 변혁을 이끄는 주역으로 알려져 있다. 2016년 시장의 주인공이 BI 강화를 주도한 빅데이터 기술이었다면 2017년은 데이터, 분석 분야의 혁신에 주목해야 할 한 해가 될 것이다. Credit: Getty Images Bank 전문가들이 바라본 올해 빅데이터와 분석 관련 전망을 15가지로 정리했다. 우선 맵알테크놀로지스(MapR Technologies)의 설립자...

  7. 머신러닝, 조직에서 ‘스마트’하게 활용하는 법

  8. 2017.01.31
  9. 비즈니스에 있어서 다음의 큰 기술적 진보는 무엇일까요? 클라우드? 빅 데이터? 머신러닝? 아니면 이 세 가지 모두의 결합이 실제적인 비즈니스 가치를 창출하는 것일까요? 사실 마지막 조건은 놀라울 정도로 까다롭습니다. 대다수 글로벌 엔터프라이즈 2,000여 곳은 통합, 분석 요약(Analytical Abstraction) 같은 기법을 통해 비즈니스 데이터를 전략적으로 활용하고, 머신러닝 시스템을 자사 데이터에 배치할 능력이 없기 때문입니다. 머...

  10. 인공지능 '리브라투스', 포커 대회에서 인간 고수들 이기는 중

  11. 2017.01.19
  12. 20일 동안 펼쳐지는 인간과 인공지능(Artificial Intelligence) 간 포커 대회에서 참가자 가운데 하나인 리브라투스(Libratus)라 불리는 인공지능 시스템이 높은 기량을 선보이고 있다. 지난 11일부터 미국 피츠버그 리버스 카지노에서 시작된 "두뇌 vs. 인공지능: 판돈을 올려라" 토너먼트 기간동안 포커 프로인 제이슨 레즈, 김, 다니엘 맥컬레이, 지미 추 등이 리브라투스에 대응해 '무제한 헤드업 텍사스...

  13. 글로벌 칼럼 | 오프라인 매장이 온라인 쇼핑몰을 이기는 방법

  14. 2017.01.17
  15. 아마존 같은 온라인 업체는 사용자 구매 행동을 분석할 수 있어 기존 오프라인 업체에 비해 상당한 우위를 가진다. 그러나 오프라인 업체도 매장 내 센서와 연결된 인공지능 플랫폼이라는 새로운 솔루션을 활용할 수 있다. 반면, 대부분의 오프라인 매장에서는 손님이 무엇을 구매했는지 정도만 알 수 있을 뿐, 그 결정을 내리기까지 어떤 상품을 관심 있게 지켜봤는지 알 수 없다. 특히 오프라인 매장에서 물건을 보고 실제 구매는 온라인으로 하는 고객이 늘어나 오...

  16. "빅데이터, 4차 산업혁명의 원동력"…한국IDG, 제7회 빅데이터 컨퍼런스 개최

  17. 2017.01.16
  18. 전 세계적으로 4차 산업혁명에 대한 관심이 뜨겁다. 이처럼 4차 산업혁명의 기반을 이루는 핵심분야인 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 클라우드 등은 모두 데이터를 필수적인 기반으로 하고 있다. 특히 지난해와 비교했을 때 인공지능에 대한 체감 온도는 확실히 달라진 양상이다. 한국IDG가 발표한 2017 IT 전망보고서에 따르면, 지난해 설문결과의 경우 AI 및 자동화 기술이 기업의 비즈니스에 가시적인 영향을 미칠 시기로 ‘...

  19. 2017년 빅데이터와 BI 트렌드, "머신러닝, 데이터 레이크, 그리고 하둡과 스파크"

  20. 2016.12.30
  21. 2016년과 마찬가지로 2017년을 맞이하면서 여전히 자사의 데이터를 운영하는 조직에 대해 얘기하고 있다. 비즈니스 사용자들이 유용하고 실행 가능한 데이터가 필요로 할 때 언제 어디서나 제공받을 수 있을 것이다. 데이터 저장 비용은 지속적으로 하락하고 SaaS를 통해 분석 솔루션의 가용성이 확산됨에 따라 기업들은 직원들에게 그 어느 때보다 싸고 쉽게 통찰력을 제공할 수 있게 됐다. 2017년 빅데이터, 분석, 그리고 BI(Business I...

  22. "기업 성공으로 이어지는" 2017년 직원 복지설계 4가지 트렌드

  23. 2016.12.28
  24. 2016년이 막바지에 접어든 지금, 2017년 기업의 직원 복지가 어떻게 바뀔지도 주요 관심사로 떠오르고 있다. 미국의 버진 퍼스 과학 자문 위원회(Virgin Pulse Science Advisory Board)는 2017년을 직원 복지 증진을 통해 비즈니스 성장을 도모하는 해로 계획했다. 버진 퍼스 CEO 크리스 보이스는 “진보적으로 사고하는 기업들은 체중 관리, 자녀의 대학 등록금 저축, 건강한 식사 챙겨 먹기 등, 이미 직원들 각...

  25. "나쁜 데이터 vs. 좋은 데이터" IoT의 진짜 문제점

  26. 2016.12.26
  27. 사물인터넷을 활용하려는 기업은 이미 수많은 데이터와 분석으로 애를 먹고 있다. 그런데 바로 그 데이터에 문제가 있다면 어떤 일이 일어날까? 사물인터넷으로 연결된 장치로 유입되는 정보 가운데 유용하지 못한, 즉 나쁜 데이터가 상당히 많다. 정확히 산출하기는 힘들지만, 이 문제 때문에 고민하는 사람도 많다. GE 프레딕스(Predix) 소프트웨어 사업 부문 부사장 겸 GE 디지털의 CTO인 하렐 코데쉬는 "사물인터넷 네트워크 종단에서 생성되는...

  28. 에버노트, 문제의 프라이버시 정책 변경 철회…옵트인 방식으로만 적용

  29. 2016.12.19
  30. 에버노트가 논란을 불러온 프라이버시 정책 변경 계획을 변경했다. 에버노트는 지난 12월 15일 에버노트의 머신러닝 알고리즘 훈련을 위해 사용자의 노트 내용을 에버노트의 일부 직원이 읽을 수 있도록 프라이버시 정책을 변경하겠다고 발표해 큰 논란을 불러왔다. 에버노트의 정책 변경은 사용자들의 거센 반발에 부딪혔고, 일부 사용자는 에버노트의 발표 후 서비스 이용을 중단하겠다고 나서기도 했다. 현재 에버노트 사용자는 전 세계에 약 2억 명 정도이다....

  31. 프라이버시 포기하는 에버노트?···개인정보 정책 변경 "회원 노트 읽을 수 있어"

  32. 2016.12.15
  33. 에버노트가 회원 프라이버시 정책을 변경했다. 에버노트 직원들이 사용자의 노트 기록을 볼 수 있다는 내용이다. 변경된 정책을 적용받지 않으려면 1월 23일까지 노트 데이터를 이전하고 계정을 삭제해야 한다. 에버노트 비즈니스 사용 기업은 머신러닝 적용 여부를 선택하지 않을 수도 있지만, 개인 사용자의 경우 에버노트는 개인정보 취급방침에 명시된 기타 이유로 계속해서 사용자의 노트 기록을 살펴 볼 수 있다. 이번 약관 변경은 머신러닝 기술을 적용하면...

  34. “머신 vs. 머신” AI가 주도하는 사이버 전쟁의 시대가 열린다

  35. 2016.11.28
  36. 몇 년, 혹은 몇 십년 후의 일이지만, 해커가 사람이 아닌 기계가 되는 세상이 올 전망이다. 사이버 보안의 혁신을 약속하는 인공지능(AI)가 반대로 공격까지 알아서 하는 시대다. 지난 8월 DARPA(Defence Advanced Research Projects Agency, 미국방위고등연구계획국)이 주최한 인공지능 보안시스템 대회 사이버 그랜드 챌린지(Cyber Grand Challenge)에서는 AI의 힘을 엿볼 수 있었다. 7대의 수퍼 컴...

  37. “입 모양 읽고, 희귀병 진단하고” AI가 인간보다 뛰어난 분야들

  38. 2016.11.18
  39. 수백만 년 동안, 인간은 거의 모든 분야에서 지구상의 다른 생명체들보다(예컨대 돌고래나 오랑우탄 같은) 뛰어난 능력을 보여왔다. 물론 수영이나 나무 오르기 같은 것은 예외지만 말이다. 최근 몇 년 사이 인류는 여러 분야에서 그 자신을 능가하는 새로운 형태의 지능을 만들어냈다. 이러한 인공지능(AI)중에서 가장 유명한 것이 아마도 딥마인드(Deepmind)가 개발한 알파고 일 것이다. 알파고는 불과 몇 년 만에 그 역사가 4,000년에 이르는 바둑의...

  40. 머신러닝 프로젝트를 망치는 '6가지 흔한 실수'

  41. 2016.11.09
  42. 머신러닝이 확산되면서 이를 둘러싼 시행착오도 늘어나고 있다. 여기 기업이 흔히 저지르는 머신러닝 실수들을 정리했다. 머신러닝은 더 이상 공상 과학 영화 속 이야기가 아니다. 시리나 알렉사 같은 음성인식부터 페이스북 자동 태그, 아마존 상품 추천에 이르기까지, 머신러닝은 우리 일상에 밀접히 닿아 있는 각종 서비스의 배경으로 자리하고 있다. 아울러 네트워크 효율성을 증대시키기 위해 머신러닝 알고리즘을 이용하려는 기업들도 늘고 있으며, 이 ...

  43. 2017년 가장 중요한 개발 트렌드, "도커와 머신러닝"

  44. 2016.11.09
  45. 2017년이 빠르게 다가오는 가운데, 내년에 주목받을 기술 트렌드로 증강·가상현실과 머신 인텔리전스, 도커, 마이크로서비스 등이 꼽혔다. IT 컨설팅 업체 서트워크(ThoughtWorks)가 6개월마다 발행하는 테크놀로지 레이더(Technology Radar) 리포트가 7일 공개됐다. 이는 서트워크의 컨설턴트가 실제 업무 과정에서 보고 경험한 것을 근거로 작성됐다. 업체는 성장세가 두드러진 주요 기술로 다음 4가지로 꼽았다. - ...

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