머신러닝, 딥 러닝은 2019년 현재 가장 뜨거운 관심을 모으는 분야인 동시에, 개별 기술 간 경계를 넘어 전 산업 분야에 커다란 파급 효과를 미칠 변화로 여겨진다. 그러나 실제 기업 내 AI 개발 및 활용 프로젝트가 수익 등 구체적인 성과로 ...
2019.03.21
PowerAI Vision은 딥러닝 기능이 있는 컴퓨터 비전의 액세스 가능성과 성능을 높여줍니다. PowerAI Vision 소프트웨어를 가속화된 IBM® Power Systems™와 결합하면, 강력한 성능을 지니고 완전히 최적화되어 ...
2019.02.13
오늘날 경쟁이 매우 치열한 비즈니스 환경에서 기업은 점점 증가하는 대용량 데이터와 함께 다양한 자동화 방식을 통해 판매량을 늘리고 비용을 절감하면서 비즈니스 프로세스를 효율화함으로써 고객을 보다 잘 이해할 수 있는 새로운 방법을 모색하고 있습니다. 이 ...
2018.10.15
CUDA와 GPU의 병렬 처리 능력을 활용하면 딥러닝을 포함한 컴퓨팅 집약적 애플리케이션을 가속화할 수 있다. CUDA 는 엔비디아가 자체 GPU에서의 일반 컴퓨팅을 위해 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼이자 프로그래밍 모델이다, CUDA는 개발자가 연 ...
2018.09.05
머신러닝(Machine Learning)을 보면 마술 상자가 생각난다. 데이터를 집어넣으면 예측이 나온다. 하지만 머신러닝에 마술은 없다. 데이터와 알고리즘, 그리고 알고리즘을 통해 데이터를 처리함으로써 만들어지는 모델이 있을 뿐이다. 머신러닝을 ...
2018.08.14
최근 클라우드 서비스의 발전은 헬스케어 영역에 많은 가치를 가져다 준다. 하지만 정작 헬스케어 분야가 주목하지 않고 있다. 클라우드가 헬스케어 분야로 진출하고 있는데, 당연히 비용 절감 측면에서 상당한 파급효과를 가져다 준다. 하지만 이 분야에서 ...
2018.08.08
중국 바이두가 인공지능 분야의 주요 기술업체로 빠르게 성장하고 있다. 바이두는 구글 TPU(Tensor Processing Unit)와 경쟁할 초강력 칩을 새로 발표하는 한편, 인텔과 광범위한 협력관계를 맺었다. 바이두의 신형 칩 쿤룬(K ...
필자는 대체로 클라우드 기반 머신러닝과 딥러닝, 그리고 AI를 적극 지지한다. 결국 사용자의 호출에 응답하고 이를 수행하는 인공지능과의 대화를 상상하지 못하면, 진정한 IT광이 될 수 없다. 그런데 필자는 클라우드 기반 머신러닝과 딥러닝을 ...
2018.07.02
파이어아이(www.fireeye.com)는 실제 사이버 공격에 사용된 기술 및 툴 분석을 기반으로 한층 개선된 ‘파이어아이 이메일 보안(FireEye Email Security) 솔루션’을 선보였다. 파이어아이 이메일 보안 ...
2018.06.29
딥 러닝과 머신러닝, 빨라진 CPU, 새로운 센서를 통해 이제 컴퓨터도 보고 듣고 느끼고 냄새를 맡고 맛을 보고 말을 할 수 있다. 모든 감각은 카메라와 같은 일종의 센서와 수학적 알고리즘, 보통 지도(supervised) 머신러닝 알고리즘과 모델의 ...
버전 r1.5가 된 구글의 오픈소스 머신러닝 신경망 라이브러리는 더 많은 기능을 제공하고, 더 성숙해 졌으며, 배워서 사용하기도 더 쉬워졌다. 작년에 텐서플로우를 딥 러닝(Deep Learning) 프레임워크로 검토한 결과 사용하기에 너무 어렵다 ...
2018.02.12
2017년에 인공지능은 어디에서나 화제가 되었지만, 기계들의 세상이 되리라는 약속은 아직 실현되지 않았다. 화제성에 비해 실제 활용이 어느 정도 제한되었었다면, 2018년에는 달라질 것으로 보인다. 과장 광고가 현실이 되다 기업들은 이미 AI에 ...
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 ...
머신러닝이 여전히 인기가도를 달리고 있지만, 기업은 그 하위 영역인 딥러닝에서 더 큰 가치를 얻을 수 있다. AWS의 리인벤트(Re:invent) 컨퍼런스가 다가오면서 아마존이 발표할 내용에 대한 이런저런 예측이 쏟아지기 시작했다. 확실한 추측 ...
작년 한 해 동안, 머신러닝은 성공적으로 주류로 부상했다. 머신러닝의 갑작스러운 도래가 저렴한 클라우드 환경과 예전에 비해 더욱 강력해진 GPU 하드웨어 덕분이라고만 치부될 수는 없다. 이는 머신러닝의 가장 까다로운 부분들을 추상화하고 각종 기법들을 ...
2017.08.23
  1. “비즈니스 결과물로 직결되는” AI, 머신러닝, 딥 러닝 이해와 활용 가이드 - IDG DeepDive

  2. 2019.03.21
  3. 머신러닝, 딥 러닝은 2019년 현재 가장 뜨거운 관심을 모으는 분야인 동시에, 개별 기술 간 경계를 넘어 전 산업 분야에 커다란 파급 효과를 미칠 변화로 여겨진다. 그러나 실제 기업 내 AI 개발 및 활용 프로젝트가 수익 등 구체적인 성과로...

  4. 딥러닝에 대한 전문 지식 없이 AI 솔루션 작성 : IBM PowerAI Vision

  5. 2019.02.13
  6. PowerAI Vision은 딥러닝 기능이 있는 컴퓨터 비전의 액세스 가능성과 성능을 높여줍니다. PowerAI Vision 소프트웨어를 가속화된 IBM® Power Systems™와 결합하면, 강력한 성능을 지니고 완전히 최적화되어...

  7. IDC 백서 : AI 구현을 위한 효율적인 딥 러닝 애플리케이션 개발 방식

  8. 2018.10.15
  9. 오늘날 경쟁이 매우 치열한 비즈니스 환경에서 기업은 점점 증가하는 대용량 데이터와 함께 다양한 자동화 방식을 통해 판매량을 늘리고 비용을 절감하면서 비즈니스 프로세스를 효율화함으로써 고객을 보다 잘 이해할 수 있는 새로운 방법을 모색하고 있습니다. 이...

  10. GPU 병렬 프로그래밍 CUDA의 모든 것

  11. 2018.09.05
  12. CUDA와 GPU의 병렬 처리 능력을 활용하면 딥러닝을 포함한 컴퓨팅 집약적 애플리케이션을 가속화할 수 있다. CUDA 는 엔비디아가 자체 GPU에서의 일반 컴퓨팅을 위해 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼이자 프로그래밍 모델이다, CUDA는 개발자가 연...

  13. "데이터를 넣으면 인텔리전스가 나온다" 머신러닝 파이프라인 풀어보기

  14. 2018.08.14
  15. 머신러닝(Machine Learning)을 보면 마술 상자가 생각난다. 데이터를 집어넣으면 예측이 나온다. 하지만 머신러닝에 마술은 없다. 데이터와 알고리즘, 그리고 알고리즘을 통해 데이터를 처리함으로써 만들어지는 모델이 있을 뿐이다. 머신러닝을...

  16. IDG 블로그 | 헬스케어가 클라우드의 이점을 이용해야 하는 이유

  17. 2018.08.08
  18. 최근 클라우드 서비스의 발전은 헬스케어 영역에 많은 가치를 가져다 준다. 하지만 정작 헬스케어 분야가 주목하지 않고 있다. 클라우드가 헬스케어 분야로 진출하고 있는데, 당연히 비용 절감 측면에서 상당한 파급효과를 가져다 준다. 하지만 이 분야에서...

  19. 바이두, 신형 칩 ‘쿤룬’으로 구글 TPU에 도전장…대형 AI 업체로 발돋움

  20. 2018.07.12
  21. 중국 바이두가 인공지능 분야의 주요 기술업체로 빠르게 성장하고 있다. 바이두는 구글 TPU(Tensor Processing Unit)와 경쟁할 초강력 칩을 새로 발표하는 한편, 인텔과 광범위한 협력관계를 맺었다. 바이두의 신형 칩 쿤룬(K...

  22. IDG 블로그 | 흔히 저지르는 머신러닝 실수 3가지

  23. 2018.07.02
  24. 필자는 대체로 클라우드 기반 머신러닝과 딥러닝, 그리고 AI를 적극 지지한다. 결국 사용자의 호출에 응답하고 이를 수행하는 인공지능과의 대화를 상상하지 못하면, 진정한 IT광이 될 수 없다. 그런데 필자는 클라우드 기반 머신러닝과 딥러닝을...

  25. 파이어아이, 딥러닝에 기반한 새로운 이메일 보안기능 공개

  26. 2018.06.29
  27. 파이어아이(www.fireeye.com)는 실제 사이버 공격에 사용된 기술 및 툴 분석을 기반으로 한층 개선된 ‘파이어아이 이메일 보안(FireEye Email Security) 솔루션’을 선보였다. 파이어아이 이메일 보안 ...

  28. 센서와 머신러닝 : 애플리케이션이 보고 듣고 느끼고 냄새를 맡고 맛을 보는 방법

  29. 2018.04.02
  30. 딥 러닝과 머신러닝, 빨라진 CPU, 새로운 센서를 통해 이제 컴퓨터도 보고 듣고 느끼고 냄새를 맡고 맛을 보고 말을 할 수 있다. 모든 감각은 카메라와 같은 일종의 센서와 수학적 알고리즘, 보통 지도(supervised) 머신러닝 알고리즘과 모델의 ...

  31. 텐서플로우 리뷰 : 더 좋아진 최고의 딥 러닝 라이브러리

  32. 2018.02.12
  33. 버전 r1.5가 된 구글의 오픈소스 머신러닝 신경망 라이브러리는 더 많은 기능을 제공하고, 더 성숙해 졌으며, 배워서 사용하기도 더 쉬워졌다. 작년에 텐서플로우를 딥 러닝(Deep Learning) 프레임워크로 검토한 결과 사용하기에 너무 어렵다...

  34. 2018년 데이터 및 AI 트렌드 : 딥러닝, 데이터 거버넌스, 챗봇을 통해 과장 광고가 현실이 되다

  35. 2017.12.27
  36. 2017년에 인공지능은 어디에서나 화제가 되었지만, 기계들의 세상이 되리라는 약속은 아직 실현되지 않았다. 화제성에 비해 실제 활용이 어느 정도 제한되었었다면, 2018년에는 달라질 것으로 보인다. 과장 광고가 현실이 되다 기업들은 이미 AI에...

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

  38. 2017.11.02
  39. 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...

  40. IDG 블로그 | 이제 클라우드에서 딥러닝에 빠질 시간

  41. 2017.10.12
  42. 머신러닝이 여전히 인기가도를 달리고 있지만, 기업은 그 하위 영역인 딥러닝에서 더 큰 가치를 얻을 수 있다. AWS의 리인벤트(Re:invent) 컨퍼런스가 다가오면서 아마존이 발표할 내용에 대한 이런저런 예측이 쏟아지기 시작했다. 확실한 추측 ...

  43. 머신러닝을 마스터하는 데 필요한 13가지 프레임워크

  44. 2017.08.23
  45. 작년 한 해 동안, 머신러닝은 성공적으로 주류로 부상했다. 머신러닝의 갑작스러운 도래가 저렴한 클라우드 환경과 예전에 비해 더욱 강력해진 GPU 하드웨어 덕분이라고만 치부될 수는 없다. 이는 머신러닝의 가장 까다로운 부분들을 추상화하고 각종 기법들을 ...

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