자동 의사 결정 툴이 갈수록 확산되고 있다. 그러나 얼굴 인식 시스템부터 온라인 광고에 이르기까지, 이러한 툴의 뒤에 존재하는 머신러닝 모델의 상당수는 인종과 성별에 대한 뚜렷한 편향성을 보인다. ML 모델이 갈수록 폭넓게 채택되고 있는 만큼 인공지능 ...
1일 전
AI/ML은 어려운 기술이고, 그래서 무엇을 하고 있는지도 모른 채 AI/ML 시스템을 구축하는 기업이 적지 않다. AI/ML 대실패를 피하는 방법을 소개한다. 최근 발표된 랙스페이스 테크놀로지(Rackspace Technology)의 설문조사 결과 ...
2021.02.08
AI 모델의 개발, 훈련 시간을 단축시켜 위험, 손실을 줄이고 보안, 성능 문제를 미연에 방지하고 싶으십니까?  프로세스 자동화 및 MPC(massively parallel computing)인프라 채택으로 초기 단계부터 투명성, 훈련 시간등 ...
2020.03.05
인텔은 자사의 너바나(Nervana) 신경망 프로세서 개발을 중단하고 최근 20억 달러에 인수한 하바나 랩의 AI 제품군에 집중한다. 너바나로서는 너무 짧은 기간이었다.   인텔은 2016년 4억 달러를 주고 너바나를 인수하고 1년 후 첫 ...
2020.02.07
머신러닝 기반 시스템을 다루고 있다면, 학습 데이터에 대해 잘 알 것이다. 학습 데이터는 학습을 위해 AI 모델에 적용하기 전에 올바르게 형식화해야 하고, 또 정확해야 한다.   퍼블릭 클라우드의 인기 머신러닝 시스템을 사용해 사기 거래 ...
2019.11.25
데이터 사이언스 전문가가 아니더라도 엔터프라이즈 AI의 가장 복잡한 요소까지 이해하고 해석하여 실행에 옮길 수 있다면 어떨까요? 지금까지 엔터프라이즈 AI는 모델 개발 및 훈련에 정통한 분석 전문가들의 전유물로 여겨지곤 했습니다. 하지만 AI 중심의 ...
2019.11.13
인공지능 기술은 인간의 지각, 추론, 학습능력 등을 컴퓨팅 파워을 이용하여 구현하는 기술로, 자율주형, 지능형 금융서비스, 의료진단, 법률서비스 지원, 게임, 기사작성, 지능형 감시 시스템 등 다양한 산업분야에서 널리 활용되고 있습니다. HPE는 다양 ...
2019.09.30
도로 표지판은 어디에나 있지만, 정확히 어느 곳에 배치되는지는 관리 책임자인 지방 정부 당국이 담당한다. 호주에서는 의회와 정부가 지역 내 도로 표지판의 데이터를 관리한다. 여기에는 위치 데이터 기록이 의무로 포함된다. 그러나 도로가 재개발되고 확장 ...
2019.06.21
기술의 발전 덕분에 학습이 프로세스 기반의 경험에서 경험 주도 프로세스로 변하고 있다. 전통적으로 학습은 공장과 같은 교실, 줄 맞춰진 책상, 종이와 연필, 선생님, 사실들이 나열된 칠판으로 대변됐다. 당시 학습에서 중요한 것은 규율을 주입하고, 기 ...
머신러닝(Machine Learning))은 비즈니스와 기술 부문의 많은 경영진과 임원들이 실현 및 활용 방법을 파악하려 애를 쓰고 있는 이른바 가장 ‘핫’한 범주에 속하는 기술이다. 제대로 구현해 활용할 경우, 머신러닝은 영업과 ...
2018.11.16
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
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
머신러닝을 보면 마법의 블랙 박스 같다는 생각이 들곤 한다. 상자에 데이터를 집어넣으면 반대쪽에서 예측이 튀어나온다. 그러나 그 과정에 마법은 없다. 데이터와 알고리즘, 그리고 알고리즘을 통해 데이터를 처리해 만들어진 모델이 있을 뿐이다. ...
네트워킹 분야에서 머신러닝은 자동화 못지 않은 인기 주제이다. 네트워킹 분야의 많은 머신러닝 애플리케이션이 아직은 여러 해 뒤의 이야기이지만, 가능성 면에서는 10여 년에 한 번씩 등장해 네트워크의 동작 방식을 근본적으로 바꿔 놓는 몇 안되는 기술 중 ...
머신러닝은 이제 SF영화에 나오는 이야기가 아니다. 머신러닝은 이미 우리의 일상 곳곳을 건드리는 수많은 기술이 번창하는 밑거름 역할을 해왔다. 시리나 알렉사와 같은 음성 인식부터 페이스북의 자동 사진 태깅, 아마존이나 스포티파이의 상품이나 음악 추천도 ...
2016.11.15
  1. AI 모델의 3가지 편향성과 대처 방법 

  2. 1일 전
  3. 자동 의사 결정 툴이 갈수록 확산되고 있다. 그러나 얼굴 인식 시스템부터 온라인 광고에 이르기까지, 이러한 툴의 뒤에 존재하는 머신러닝 모델의 상당수는 인종과 성별에 대한 뚜렷한 편향성을 보인다. ML 모델이 갈수록 폭넓게 채택되고 있는 만큼 인공지능...

  4. IDG 블로그 | “새 망치의 딜레마” 잘못하고 있는 클라우드 기반 AI/ML

  5. 2021.02.08
  6. AI/ML은 어려운 기술이고, 그래서 무엇을 하고 있는지도 모른 채 AI/ML 시스템을 구축하는 기업이 적지 않다. AI/ML 대실패를 피하는 방법을 소개한다. 최근 발표된 랙스페이스 테크놀로지(Rackspace Technology)의 설문조사 결과...

  7. AI 성능, 전문성 부족, 책임 문제 해결 방안 : IDC

  8. 2020.03.05
  9. AI 모델의 개발, 훈련 시간을 단축시켜 위험, 손실을 줄이고 보안, 성능 문제를 미연에 방지하고 싶으십니까?  프로세스 자동화 및 MPC(massively parallel computing)인프라 채택으로 초기 단계부터 투명성, 훈련 시간등...

  10. 인텔, 너바나 AI 칩 개발 중단…하바나 제품군에 집중

  11. 2020.02.07
  12. 인텔은 자사의 너바나(Nervana) 신경망 프로세서 개발을 중단하고 최근 20억 달러에 인수한 하바나 랩의 AI 제품군에 집중한다. 너바나로서는 너무 짧은 기간이었다.   인텔은 2016년 4억 달러를 주고 너바나를 인수하고 1년 후 첫...

  13. IDG 블로그 | SaaS 기반 AI 학습 서비스의 엄청난 가능성

  14. 2019.11.25
  15. 머신러닝 기반 시스템을 다루고 있다면, 학습 데이터에 대해 잘 알 것이다. 학습 데이터는 학습을 위해 AI 모델에 적용하기 전에 올바르게 형식화해야 하고, 또 정확해야 한다.   퍼블릭 클라우드의 인기 머신러닝 시스템을 사용해 사기 거래 ...

  16. 올바르게 구현된 AI : 데이터-훈련-추론 AI 모델의 이해

  17. 2019.11.13
  18. 데이터 사이언스 전문가가 아니더라도 엔터프라이즈 AI의 가장 복잡한 요소까지 이해하고 해석하여 실행에 옮길 수 있다면 어떨까요? 지금까지 엔터프라이즈 AI는 모델 개발 및 훈련에 정통한 분석 전문가들의 전유물로 여겨지곤 했습니다. 하지만 AI 중심의 ...

  19. HPE-NVIDIA : AI 번들 오퍼링 북

  20. 2019.09.30
  21. 인공지능 기술은 인간의 지각, 추론, 학습능력 등을 컴퓨팅 파워을 이용하여 구현하는 기술로, 자율주형, 지능형 금융서비스, 의료진단, 법률서비스 지원, 게임, 기사작성, 지능형 감시 시스템 등 다양한 산업분야에서 널리 활용되고 있습니다. HPE는 다양...

  22. 구글 스트리트 뷰와 머신러닝 학습 합쳐 도로 표지판 관리에 활용한 연구 프로젝트

  23. 2019.06.21
  24. 도로 표지판은 어디에나 있지만, 정확히 어느 곳에 배치되는지는 관리 책임자인 지방 정부 당국이 담당한다. 호주에서는 의회와 정부가 지역 내 도로 표지판의 데이터를 관리한다. 여기에는 위치 데이터 기록이 의무로 포함된다. 그러나 도로가 재개발되고 확장...

  25. IDG 블로그 | 애플 워치와 기업 교육 변혁

  26. 2018.12.19
  27. 기술의 발전 덕분에 학습이 프로세스 기반의 경험에서 경험 주도 프로세스로 변하고 있다. 전통적으로 학습은 공장과 같은 교실, 줄 맞춰진 책상, 종이와 연필, 선생님, 사실들이 나열된 칠판으로 대변됐다. 당시 학습에서 중요한 것은 규율을 주입하고, 기...

  28. 머신러닝 실패 사례에서 배우는 다섯 가지 교훈

  29. 2018.11.16
  30. 머신러닝(Machine Learning))은 비즈니스와 기술 부문의 많은 경영진과 임원들이 실현 및 활용 방법을 파악하려 애를 쓰고 있는 이른바 가장 ‘핫’한 범주에 속하는 기술이다. 제대로 구현해 활용할 경우, 머신러닝은 영업과...

  31. "데이터를 넣으면 인텔리전스가 나온다" 머신러닝 파이프라인 풀어보기

  32. 2018.08.14
  33. 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...

  34. IDG 블로그 | 흔히 저지르는 머신러닝 실수 3가지

  35. 2018.07.02
  36. 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...

  37. “데이터 입력, 지능 출력” 알기 쉽게 설명하는 머신러닝 파이프라인

  38. 2017.06.13
  39. 머신러닝을 보면 마법의 블랙 박스 같다는 생각이 들곤 한다. 상자에 데이터를 집어넣으면 반대쪽에서 예측이 튀어나온다. 그러나 그 과정에 마법은 없다. 데이터와 알고리즘, 그리고 알고리즘을 통해 데이터를 처리해 만들어진 모델이 있을 뿐이다. ...

  40. 인터뷰 | 데이빗 마이어에게 듣는 머신러닝과 네트워크와 보안

  41. 2017.05.31
  42. 네트워킹 분야에서 머신러닝은 자동화 못지 않은 인기 주제이다. 네트워킹 분야의 많은 머신러닝 애플리케이션이 아직은 여러 해 뒤의 이야기이지만, 가능성 면에서는 10여 년에 한 번씩 등장해 네트워크의 동작 방식을 근본적으로 바꿔 놓는 몇 안되는 기술 중...

  43. 머신러닝 프로젝트의 대실패를 피하는 6가지 방법

  44. 2016.11.15
  45. 머신러닝은 이제 SF영화에 나오는 이야기가 아니다. 머신러닝은 이미 우리의 일상 곳곳을 건드리는 수많은 기술이 번창하는 밑거름 역할을 해왔다. 시리나 알렉사와 같은 음성 인식부터 페이스북의 자동 사진 태깅, 아마존이나 스포티파이의 상품이나 음악 추천도...

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