기계학습

Forbes insights : 기업의 머신러닝 활용

사실상 기계 학습(Machine Learning)은 모든 산업에서 응용 가능한 통찰력과 효율성을 나타내며 그 진가를 입증하고 있습니다. 그러나 이처럼 혁신적인 패러다임이 주목받는 이유를 좀 더 미시적인 시각에서 살펴보면, AI 기술이 프로세스를 개선하...

금융 캐피털원 농업 2018.01.18

“말장난에 속지말자!” 인공 지능 또는 머신 러닝이 진짜인지 구분하는 법

어느 순간부터 갑자기 모든 애플리케이션과 클라우드 서비스가 머신 러닝이나 인공 지능으로 무장하고, 당장 마술이라도 부릴 수 있게 된 듯하다. 그러나 머신 러닝과 인공 지능을 둘러싼 마케팅 대부분은 사실과 다르고, 해당되지도 않는 용어를 갖다 붙인...

마케팅 인공지능 AI 2017.06.20

개발자들을 위한 성공적인 머신러닝의 10가지 핵심 요소

머신 러닝이 데이터 깊숙이 묻혀 있는 패턴을 발견해준다는 점에서 애플리케이션의 성능을 높이고, 사용자의 수요에 더욱 민감하게 만들 수 있다는 잠재력이 있다. 제대로 고안한 알고리즘을 통해 인간의 사고와 분석적 한계를 뛰어넘어 엄청난 양의 이질적인 데이...

인공지능 개발자 머신러닝 2015.07.14

엔비디아, 디짓 데브박스 업데이트...'딥러닝 속도낸다'

엔비디아가 신경망 네트워크 설계용 디짓 데브박스(Digits Devbox)를 업데이트하고 다양한 범위의 애플리케이션에 인공지능을 도입할 수 있는 제반을 마련하고 있다. 지난 7일(현지 시각) 배포된 디짓 데브박스 두 번째 버전에 대해 엔비디아 가...

GPU 인공지능 엔비디아 2015.07.08

글로벌 칼럼 | “모든 기계 학습 솔루션이 똑같지는 않다”

요즘은 “기계 학습(Machine Learning)”을 강조한 제품이나 서비스를 너무 쉽게 만난다. 이렇게 너무 흔하게 사용되는 문구는 가치가 저평가될 위험도 있고, 반대로 제대로 된 기계 학습이 아닌 무엇을 설명하는 데 사용될 ...

알고리즘 기계학습 2015.03.23

“기계에 지능을 더하는” 머신러닝의 이해 - IDG Tech Report

머신러닝(Machine Learning)은 인공지능의 ‘학습’에 관한 부분을 구체화한 기술로, 기계도 인간처럼 학습시키고자 하는 지적 탐구에서 시작됐다. 최근에는 사용자로부터 발생하는 엄청난 양의 데이터를 효과적으로 분석하고, 유...

인공지능 머신러닝 기계학습 2015.02.04

“AI에 대한 근거 없는 두려움, 기술 발전 저해할 수 있어”

인공지능(AI) 연구는 인간에게 '해로운' 기술이 아닌, '유익한' 기술로 거듭날 것이다. 단, 헤드라인을 연일 장식하는 인공지능에 관한 우려 높은 목소리와 스마트 로봇의 개발 논의는 연구 발전을 더디게 만들 수 있음을 주...

인공지능 머신러닝 기계학습 2015.02.02

ITWorld 용어풀이 | 머신 러닝(Machine Learning)

지난 2014년 개최된 브라질 월드컵의 우승팀을 유일하게 맞춘 이는 누구일까요? 사람도, 동물도 아닌, 바로 MS의 가상 비서 서비스인 '코타나'입니다. 국가별 우승 빈도와 피파 랭킹 등 데이터를 합쳐서 월드컵 우승팀 예측에 성공했는데요...

인공지능 머신러닝 기계학습 2015.01.22

글로벌 칼럼 | 융합 기술로 부상하는 ‘기계학습’…명확한 정의가 필요

‘기계학습(machine learning)’이 다방면에 걸쳐 적용되고 그 가능성에 대한 관심이 고조됨에 따라 기술에 대한 정의가 확대되고 있다. 이제 기계학습은 단순히 ‘컴퓨터가 학습할 수 있는 알고리즘’에서...

기계학습 2014.06.24

마이크로소프트 애저, 기계학습 솔루션 도입

현재 IT 업계에는 ‘기계학습(Machine Learning)’이라는 새로운 골드 러시가 휘몰아치고 있다. 소프트웨어 개발자든 플랫폼 개발자든, 너나할것 없이 더 똑똑하고, 더 뛰어난 예지력을 갖춘 기계학습 솔루션 개발에 뛰...

애저 예측 분석 기계학습 2014.06.18

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