2018.05.17
안랩이 자사의 네트워크 보안 장비를 통합 관리해 수집된 위협 정보를 종합적으로 모니터링 및 분석/대응할 수 있는 차세대 네트워크 통합보안 플랫폼 ‘안랩 TMS(Threat Management System)’를 출시했다. 안랩 TMS는 보안 관리자가 다수의 네트워크 보안장비를 통합적으로 관리하고 지능화된 위협에 대응할 수 있도록 ▲다수/개별 안랩 네트워크 보안 장비 통합 정책관리 ▲대용량 로그 관리/분석 ▲머신러닝/룰 기반 보안... ...
구글의 연례 I/O 개발자 컨퍼런스의 키노트는 언제나 화려한데, 올해도 예외는 아니었다. 구글 I/O 2018에서는 기존의 키노트를 정의했던 크롬북이나 픽셀, 혹은 구글 홈과 같은 대표 하드웨어 발표는 빠졌지만, 구글 생태계 전반의 소프트웨어와 서비스가 대거 업그레이드 ...
데이터 과학에서 언어, 생태계, 이를 중심으로 하는 개발 프로세스인 파이썬(Python)을 선호하게 된 이유가 무엇일까? 파이썬은 스크립트 작성과 프로세스 자동화, 웹 개발, 일반 애플리케이션 등 여러 소프트웨어 개발 영역에서 오랫동안 인기를 얻었다. 최근에는 머신러닝 ...
지금 당장 상품에 25%의 관세를 부과하고 거래 파트너와 무역 전쟁을 시작하는 등 '거대한' 의사 결정을 내리는 데에 사용되지는 않겠지만, 그래도 AI와 머신러닝이 앞으로 더욱 많은 의사 결정에 관여할 것이라는 점은 분명하다. 엑셀에 수치를 입력하고 ...
이제 컴퓨터도 보고 듣고 느끼고 냄새를 맡고 맛을 보고 말을 할 수 있다. 딥러닝과 머신러닝, 빨라진 CPU, 새로운 센서를 통해서다. 모든 감각은 카메라와 같은 일종의 센서와 수학적 알고리즘, 보통 지도(supervised) 머신러닝 알고리즘과 모델의 형태로 구현된다 ...
새로운 기술은 새로운 유행어를 만든다. 클라우드, 패브릭(Fabric), 비트코인(Bitcoin), 블록체인(Blockchain), 컨테이너(Container), 마이크로서비스(Microservice) 등이 그렇다. 인공지능(Artificial Intelligen ...
IBM과 애플이 협력해 새로운 머신 인텔리전스 솔루션을 발표할 예정이다. 개발자들이 왓슨과 코어 ML(Core ML)을 활용해 기업용 모바일 AI 앱을 자유롭게 개발하도록 하려는 취지에서다. 애플과 IBM, 경험에서 배우다 애플과 IBM은 지난 수 년간 협력해 ...
소셜 네트워킹 웹사이트 링크드인이 웹사이트 데이터에 기반해 미국 내에서 가장 빠르게 성장하고 있는 직군을 조명한 보고서를 발행했다. 링크드인은 이 보고서에서 2012년과 2017년 데이터를 비교하고 있다. 지난 5년간 9.8배의 성장률을 보인 머신러닝이 1위를, 201 ...
1956년 여름 미국 다트머스 컬리지의 한 과학자 모임에서 막연한 공상으로 시작된 인공지능의 가능성은 어느덧 현실이 됐다. 이제는 인간의 삶에 깊숙이 영향을 미치며 인공지능의 전성시대가 열리고 있다. 현재 다양한 분야에서 인공지능에 대한 연구가 활발히 진행되고 있 ...
야생동물보호단체인 ZSL(Zoological Society of London)이 야생에서 카메라로 촬영한 수 백만 장의 이미지를 자동으로 분석하기 위해 구글의 클라우드 오토ML(Cloud AutoML) 플랫폼을 선택했다. 다양한 야생동물의 움직임과 잠재적 밀렵꾼을 파악 ...
요즘 머신러닝(ML), 인공지능(AI)만큼 뜨거운 관심을 받는 기술도 드물다. 일부 기업들이 이미 인간의 행동과 사고를 흉내 낼 줄 아는 이러한 기술을 활용해 소비자들의 마음을 사로잡고, 비즈니스 효율을 높이는 데 앞장서고 있다. 가트너는 CIO의 30%가 2020년 ...
강화 학습(Reinforcement learning)은 인공 지능 기술 분야에서 일종의 틈새 시장으로 분류됐었다. 그러나 지난 몇 년 동안 점차 많은 AI 관련 이니셔티브에서 더욱 중요하고 큰 역할을 맡기 시작했다. 특히 맥락적 환경에서 동작하는 가상 에이전트의 최적 ...
"명시적으로 프로그램되지 않고 컴퓨터 스스로 학습하는 능력"으로 정의되는 머신러닝(machine learning)은 정보 보안 업계에 상당한 의미를 내포하는 개념이다. 악성코드, 로그 분석을 물론 조기 취약점 파악과 수정까지 보안 분석가에게 도움이 될 ...
구글이 쓰기 편한 머신러닝 툴 '오토ML(AutoML)'을 공개했다. 이를 이용하면 개발자가 고급 머신러닝 기능을 이용해 자체적으로 만든 모델을 학습시킬 수 있다. 구글이 미리 학습시킨 머신러닝 모델과 'NAS(Neural Architecture ...
인지하지 못하고 있을 수도 있지만 NLP(Natural Language Processing, 자연어 처리)는 기업을 위한 새로운 기술 이상이며 매일 널리 사용되는 인기 기술이다. 온라인 검색, 맞춤법 검사 등 언어 관련 거의 모든 작업에 자연어 처리 알고리즘이 사용된다 ...
  1. 안랩, 머신러닝 적용한 차세대 네트워크 통합보안 플랫폼 ‘안랩 TMS’ 출시

  2. 2018.05.17
  3. 안랩이 자사의 네트워크 보안 장비를 통합 관리해 수집된 위협 정보를 종합적으로 모니터링 및 분석/대응할 수 있는 차세대 네트워크 통합보안 플랫폼 ‘안랩 TMS(Threat Management System)’를 출시했다. 안랩 TMS는 보안 관리자가 다수의 네트워크 보안장비를 통합적으로 관리하고 지능화된 위협에 대응할 수 있도록 ▲다수/개별 안랩 네트워크 보안 장비 통합 정책관리 ▲대용량 로그 관리/분석 ▲머신러닝/룰 기반 보안...

  4. 안드로이드 P 베타, 지도 업그레이드, 개인화된 구글 어시스턴트까지··· 구글 I/O 2018 요약

  5. 2018.05.10
  6. 구글의 연례 I/O 개발자 컨퍼런스의 키노트는 언제나 화려한데, 올해도 예외는 아니었다. 구글 I/O 2018에서는 기존의 키노트를 정의했던 크롬북이나 픽셀, 혹은 구글 홈과 같은 대표 하드웨어 발표는 빠졌지만, 구글 생태계 전반의 소프트웨어와 서비스가 대거 업그레이드되며 연례 가장 중요한 행사의 면모를 과시했다. 하드웨어는 무엇을 할 수 있는지를 정의하는 소프트웨어가 없으면 아무것도 아니다. 그리고 I/O 2018 컨퍼런스에서 구글의 소프트웨어는...

  7. 머신러닝에 파이썬을 즐겨쓰는 4가지 이유

  8. 2018.05.04
  9. 데이터 과학에서 언어, 생태계, 이를 중심으로 하는 개발 프로세스인 파이썬(Python)을 선호하게 된 이유가 무엇일까? 파이썬은 스크립트 작성과 프로세스 자동화, 웹 개발, 일반 애플리케이션 등 여러 소프트웨어 개발 영역에서 오랫동안 인기를 얻었다. 최근에는 머신러닝(Machine Learning) 언어로도 주목받고 있다. 머신러닝 분야에서 파이썬이 각광 받는 4가지 이유를 살펴보자. 프로그래밍이 단순해진다 첫 번째 이유는 파이썬의 성공...

  10. 성공적인 AI 도입의 전제 조건 5가지

  11. 2018.04.10
  12. 지금 당장 상품에 25%의 관세를 부과하고 거래 파트너와 무역 전쟁을 시작하는 등 '거대한' 의사 결정을 내리는 데에 사용되지는 않겠지만, 그래도 AI와 머신러닝이 앞으로 더욱 많은 의사 결정에 관여할 것이라는 점은 분명하다. 엑셀에 수치를 입력하고 조작하고 코딩하고 정렬하는 거의 모든 작업은 군집화, 분류 또는 순위 매기기 학습 문제에 해당한다. 그리고 예측 가능한 모든 값 집합은 머신러닝의 영역에 해당한다. 이리저리 조사하고 &l...

  13. 애플리케이션이 '보고 듣고 냄새 맡고 맛을 보는' 방법··· 센서와 머신러닝

  14. 2018.04.03
  15. 이제 컴퓨터도 보고 듣고 느끼고 냄새를 맡고 맛을 보고 말을 할 수 있다. 딥러닝과 머신러닝, 빨라진 CPU, 새로운 센서를 통해서다. 모든 감각은 카메라와 같은 일종의 센서와 수학적 알고리즘, 보통 지도(supervised) 머신러닝 알고리즘과 모델의 형태로 구현된다. 컴퓨터에서 사용 가능한 감각은 다음과 같다. 보기 : 이미지 및 얼굴 인식 최근 이미지 및 얼굴 인식에 대한 연구를 통해 컴퓨터는 개체의 존재를 감지할 뿐만 아니...

  16. 칼럼 | 보안 분야의 AI 마케팅··· '룰 엔진'이 아니고?

  17. 2018.03.28
  18. 새로운 기술은 새로운 유행어를 만든다. 클라우드, 패브릭(Fabric), 비트코인(Bitcoin), 블록체인(Blockchain), 컨테이너(Container), 마이크로서비스(Microservice) 등이 그렇다. 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 하나의 기술이자 용어로 수십 년 동안 사용됐지만 최근에야 유행하기 시작했다. 안타깝게도 일부 업체들은 실질적인 AI 없이 이 유행어에 자사의 제품을 연계시키고 있다. 아니면...

  19. 블로그 | 애플과 IBM, 조금 더 쉬운 스위프트 기반의 AI 앱 개발 위해 손잡다

  20. 2018.03.26
  21. IBM과 애플이 협력해 새로운 머신 인텔리전스 솔루션을 발표할 예정이다. 개발자들이 왓슨과 코어 ML(Core ML)을 활용해 기업용 모바일 AI 앱을 자유롭게 개발하도록 하려는 취지에서다. 애플과 IBM, 경험에서 배우다 애플과 IBM은 지난 수 년간 협력해 왔기 때문에 이번 뉴스 역시 이러한 기존 협력 관계의 연장선에 있다. 이를 통해 애플이 기업 IT의 심장부에 자리하게 되었음을 보여준다. IBM 씽크 2018(IIBM THINK 20...

  22. 미국 내 데이터 과학과 머신러닝의 초고속 성장 원동력 4가지

  23. 2018.03.09
  24. 소셜 네트워킹 웹사이트 링크드인이 웹사이트 데이터에 기반해 미국 내에서 가장 빠르게 성장하고 있는 직군을 조명한 보고서를 발행했다. 링크드인은 이 보고서에서 2012년과 2017년 데이터를 비교하고 있다. 지난 5년간 9.8배의 성장률을 보인 머신러닝이 1위를, 2012년 이후 6.5배의 성장률을 보인 데이터 과학자가 2위를 차지했다. 상위 10개 직군 중 4개는 데이터 과학과 관련된 분야였으며, 이들 4 직종 중 3종이 상위 5위 안에 들어갔다...

  25. 가트너 기고 | 인공지능, CIO가 기억해야 할 3가지

  26. 2018.02.02
  27. 1956년 여름 미국 다트머스 컬리지의 한 과학자 모임에서 막연한 공상으로 시작된 인공지능의 가능성은 어느덧 현실이 됐다. 이제는 인간의 삶에 깊숙이 영향을 미치며 인공지능의 전성시대가 열리고 있다. 현재 다양한 분야에서 인공지능에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이런 추세 속에 최고정보관리책임자(CIO)는 인공지능을 통한 혁신을 일궈 내기 위해 사례를 끊임없이 검토하며, 동향에 촉각을 세우고 있다. 그렇다면 성공적인 인공지능의 도입을 위해 C...

  28. "자동 이미지 태그로 밀렵 방지"··· 동물보호단체의 '오토ML' 활용법

  29. 2018.02.01
  30. 야생동물보호단체인 ZSL(Zoological Society of London)이 야생에서 카메라로 촬영한 수 백만 장의 이미지를 자동으로 분석하기 위해 구글의 클라우드 오토ML(Cloud AutoML) 플랫폼을 선택했다. 다양한 야생동물의 움직임과 잠재적 밀렵꾼을 파악하는 작업이 더 수월해질 것으로 기대된다. 그러나 문제가 있었다. 동작 감지 카메라는 열감지기를 이용해 야생동물 또는 인간이 지나갈 때를 식별해 광범위한 데이터를 생성하는데, ...

  31. 증권, 세금, 네트워크, 뱅킹... 머신러닝 기술 활용 사례 6가지

  32. 2018.01.31
  33. 요즘 머신러닝(ML), 인공지능(AI)만큼 뜨거운 관심을 받는 기술도 드물다. 일부 기업들이 이미 인간의 행동과 사고를 흉내 낼 줄 아는 이러한 기술을 활용해 소비자들의 마음을 사로잡고, 비즈니스 효율을 높이는 데 앞장서고 있다. 가트너는 CIO의 30%가 2020년 전까지 AI와 ML가 투자 우선순위 5위 안에 들어갈 것이라 전망하고 있다는 사실을 언급하며, 이 두 기술이 앞으로 더욱 많은 인기를 끌게 될 것이라 예측했다. 또 인공지능이나 머...

  34. AI 와 딥러닝의 다음 단계··· 개발자를 위한 '심층 강화 학습' 가이드

  35. 2018.01.29
  36. 강화 학습(Reinforcement learning)은 인공 지능 기술 분야에서 일종의 틈새 시장으로 분류됐었다. 그러나 지난 몇 년 동안 점차 많은 AI 관련 이니셔티브에서 더욱 중요하고 큰 역할을 맡기 시작했다. 특히 맥락적 환경에서 동작하는 가상 에이전트의 최적 행위 도출에 유용하게 쓰이고 있다. 시행착오(trial-and-error) 방식으로 알고리즘 보상 함수를 극대화하는 강화 학습은, 이 밖에도 IT 운영 관리, 에너지, 헬스케어, 상업...

  37. 해커가 머신러닝을 사용하는 6가지 방법

  38. 2018.01.25
  39. "명시적으로 프로그램되지 않고 컴퓨터 스스로 학습하는 능력"으로 정의되는 머신러닝(machine learning)은 정보 보안 업계에 상당한 의미를 내포하는 개념이다. 악성코드, 로그 분석을 물론 조기 취약점 파악과 수정까지 보안 분석가에게 도움이 될 잠재력을 지녔다. 또한 엔드포인트 보안을 개선하고 반복적인 작업을 자동화하고 데이터 유출로 이어지는 공격의 가능성을 낮춰준다. 머신러닝을 탑재한 이런 지능적인 보안 솔루션이 전통적인...

  40. 쓰기 편한 ML 툴 쏟아진다··· 구글, '오토ML 비전' 공개

  41. 2018.01.19
  42. 구글이 쓰기 편한 머신러닝 툴 '오토ML(AutoML)'을 공개했다. 이를 이용하면 개발자가 고급 머신러닝 기능을 이용해 자체적으로 만든 모델을 학습시킬 수 있다. 구글이 미리 학습시킨 머신러닝 모델과 'NAS(Neural Architecture Search )' 기술을 활용해 만들었다. 이 툴은 '인공지능(AI) 대중화'를 위한 노력의 일환이다. 구글의 클라우드 AI 담당 수석 사이언티스트 파이파...

  43. '자연어 처리' 현주소 보여주는 기업용 앱 4가지

  44. 2017.12.18
  45. 인지하지 못하고 있을 수도 있지만 NLP(Natural Language Processing, 자연어 처리)는 기업을 위한 새로운 기술 이상이며 매일 널리 사용되는 인기 기술이다. 온라인 검색, 맞춤법 검사 등 언어 관련 거의 모든 작업에 자연어 처리 알고리즘이 사용된다. NLP 알고리즘은 컴퓨터가 사람처럼 언어를 사용하도록 학습시킨다. 수동으로 정보를 검색한 경우 검색 엔진과 마찬가지로 키워드를 훑어본다. 최초의 NLP 형태인 기계 번역은 ...

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