머신러닝은 무언가를 구매하는 것이 아니라 자신이 해야 하는 일이다. 텐서플로우(TensorFlow)를 사용해 머신러닝을 경험하고 이를 자신의 DNA에 각인시켜야 한다. Credit: Getty Images Bank 가트너는 대부분의 조직이 머신러닝에 대해 ...
홀로렌즈에 대한 소식이 뜸하지만 마이크로소프트가 이 제품을 방치하고 있지는 않다. 지난 23일 마이크로소프트 연구진은 머신러닝을 강조한 새로운 칩과 함께 홀로렌즈의 발전 상황을 공유했다. 머신러닝을 접목함으로써 홀로렌즈의 객체 인식 기능을 한층 개선시키는 것이 뼈대다. ...
엉뚱한 번역으로 웃음을 주는 코미디부터 중국의 황당한 영문 표지판 시리즈에 이르기까지, 부실한 번역은 오래 전부터 사람들에게 즐거움을 주는 소재다. 최신 기계 번역 역시 조롱을 피해갈 수는 없다. 지난달 지미 팰런 쇼에 출연한 가수 마일리 사이러스는 구글 번역을 ...
클라우드 영역에서 인기 있는 기술이 무엇인지 모두가 알고 있다. 마이크로서비스, 데브옵스, 컨테이너, 머신러닝 등이다. 필자와 같은 사람이 자주 이야기하는 기술이다. 하지만 이들 기술을 무리하게 적용하다가는 큰 타격을 받을 수 있다. 이유를 알아보자. 한편으로 필 ...
오늘날 기업 대부분은 마치 석유처럼 솟아나는 데이터의 바다에 빠져 허우적대고 있다. 그러나 미국 아이다호 주 보이시에 있는 반도체 기업 마이크론 테크놀로지(Micron Technology)는 예외다. 이 기업은 전문가가 일명 '미래의 공장(the fact ...
어느 순간부터 갑자기 모든 애플리케이션과 클라우드 서비스가 머신러닝이나 인공지능으로 무장하고, 당장 마술이라도 부릴 수 있게 된 듯하다. 그러나 머신 러닝과 인공 지능을 둘러싼 마케팅 대부분은 사실과 다르고, 해당되지도 않는 용어를 갖다 붙인 실현할 수 없는 약속 ...
머신러닝의 하위 분야들 가운데 가장 많은 기대와 관심을 받고, 또 인공지능의 정수라고 할 만한 분야가 있다면 그것은 아마도 딥 러닝(deep learning)일 것이다. 심층신경망(deep neural networks)라고 불리는 딥 러닝은 이미지 식별에서 자동 번역에 ...
아파치 하둡(Apache Hadoop) 같은 기술에 들떠 있던 여러 조직들은 지난 몇 년 동안 모든 데이터를 본래의 형태로 저장할 수 있는 전사적인 데이터 관리 플랫폼인 ‘데이터 레이크’(Data Lake) 구축 방안을 모색하곤 했다. 데이터 레이 ...
구글 렌즈는 새롭고 흥미로운 앱이다. 그렇다고 완전히 신선한 기술인 것은 아니다.  바로, 구글 고글(Google Goggles) 때문이다. 구글 고글은 이번 I/O 컨퍼런스에서 언급되진 않았지만, 7년 전 AI와 AR이 아직 초기 단계에 있을 때 등장했 ...
현재 전 세계적으로 인공지능(AI)에 관한 연구가 매우 활발하게 진행되고 있다. AI 핵심 기술을 개발해 선도 업체가 되고자 하는 열망은 앞으로도 5년간 계속되리라는 것이 인텔 AI 총괄 임원의 전망이다. 물론 인텔 역시 이러한 AI 선도 기업 중 하나가 되고자 ...
불과 얼마전까지만 해도 장거리 운전 또는 뉴욕시의 지하철을 이용하는 것이 꽤 복잡한 일이었다. 지도와 방향 감각, 약간의 행운이 필요했고 이마저도 안되면 이따금 멈춰 서서 낯선 사람에게 물어야했다. 그러나 길 안내 내비게이션 앱이 이 모든 것을 바꾸어 놓았 ...
인공지능(Artificial Intelligence)은 이미 자동화와 머신러닝을 통해 모든 산업에 영향을 끼치고 있다. 이에 따라 AI가 결국 여러 일자리를 대체할 것이라는 우려가 나오고 있다. 하지만 이런 우려는 새로운 것이 아니다. 직장 기술을 설계하는 ...
머신러닝이 현대 비즈니스의 핵심 기술로 부상하고 있지만, 실질적으로 그것을 어떻게 적용할 지의 여부에 관한 논의는 아직 부족한 부분이 많은 것이 현실이다. 머신러닝 및 데이터 애널리틱스 전문 업체 얀덱스 데이터 팩토리(Yandex Data Factory)의 CEO ...
기업이 고객 서비스와 생산성, 운영 효율성을 개선하기 위해 챗봇과 가상 비서, 그밖에 대화형 도구를 더 많이 사용하면서 인공지능(AI) 기술이 급부상하고 있다. 특히 AI는 전통적으로 '엄밀학(rigorous science)'과 사람의 분석이 지배했던 데 ...
지난 11월, 구글은 머신러닝 분야 연구의 권위자 페이페이 리(FeiFei Li)가 구글 클라우드 플랫폼 그룹에 합류할 예정이라고 발표했었다. 그러나 구글은 그녀가 구글 클라우드의 머신러닝 사업을 책임질 것이라는 점 외에 그녀를 구글에 스카우트 한 이유를 설명하지 않았 ...
  1. 머신러닝을 시작하는 방법, '텐서플로우 통해 머신러닝을 기업 DNA에 각인시켜라'

  2. 2017.08.08
  3. 머신러닝은 무언가를 구매하는 것이 아니라 자신이 해야 하는 일이다. 텐서플로우(TensorFlow)를 사용해 머신러닝을 경험하고 이를 자신의 DNA에 각인시켜야 한다. Credit: Getty Images Bank 가트너는 대부분의 조직이 머신러닝에 대해 꿈만 꾸고 있으며, 15% 미만의 기업만이 성공적으로 수행할 수 있을 것으로 예측했다. 그럼에도 불구하고 기업은 이제 머신러닝 경험을 통해 자신의 DNA에 각인시켜야 한다. 맵알(M...

  4. 홀로렌즈, 머신러닝 특화 칩으로 더 강력해진다

  5. 2017.07.25
  6. 홀로렌즈에 대한 소식이 뜸하지만 마이크로소프트가 이 제품을 방치하고 있지는 않다. 지난 23일 마이크로소프트 연구진은 머신러닝을 강조한 새로운 칩과 함께 홀로렌즈의 발전 상황을 공유했다. 머신러닝을 접목함으로써 홀로렌즈의 객체 인식 기능을 한층 개선시키는 것이 뼈대다.  마이크로소프트는 회사의 차세대 홀로그래픽 프로세싱 유닛(Holographic Processing Unit, HPU)이 심층신경망(Deep Neural Network...

  7. 기계 번역이 직면한 마지막 관문 : '세상 이치에 대한 이해'

  8. 2017.07.18
  9. 엉뚱한 번역으로 웃음을 주는 코미디부터 중국의 황당한 영문 표지판 시리즈에 이르기까지, 부실한 번역은 오래 전부터 사람들에게 즐거움을 주는 소재다. 최신 기계 번역 역시 조롱을 피해갈 수는 없다. 지난달 지미 팰런 쇼에 출연한 가수 마일리 사이러스는 구글 번역을 통해 영어에서 크로아티아어로 번역한 다음 다시 영어로 재번역한 가사를 붙여 노래를 불렀다. 마일리 사이러스가 에드 시런의 곡 Shape of You를 이중으로 번역해 부른 곡의 가사는...

  10. 블로그 | 인기 클라우드 기술 '서두르면 다친다'

  11. 2017.06.29
  12. 클라우드 영역에서 인기 있는 기술이 무엇인지 모두가 알고 있다. 마이크로서비스, 데브옵스, 컨테이너, 머신러닝 등이다. 필자와 같은 사람이 자주 이야기하는 기술이다. 하지만 이들 기술을 무리하게 적용하다가는 큰 타격을 받을 수 있다. 이유를 알아보자. 한편으로 필자는 이들 새 기술을 장려하고 싶지만, 다른 한편으로는 신기술이든 기존 기술이든 관계없이 기업이 해결하고자 하는 비즈니스 문제가 무엇인지를 잘 이해해야만 한다. 그래야 올바른 기술을 올바르...

  13. 마이크론은 어떻게 수요 예측 정확도를 15% 높였나

  14. 2017.06.28
  15. 오늘날 기업 대부분은 마치 석유처럼 솟아나는 데이터의 바다에 빠져 허우적대고 있다. 그러나 미국 아이다호 주 보이시에 있는 반도체 기업 마이크론 테크놀로지(Micron Technology)는 예외다. 이 기업은 전문가가 일명 '미래의 공장(the factory of the future)'이라고 부르는 초기 모델을 만드는 데 성공했다. 제품에 대한 데이터뿐만 아니라 생산 설비에 대한 데이터를 분석하는 소프트웨어를 이용해 거의 모든 공...

  16. '말장난에 속지말자!'··· 헛소리 인공지능· 머신러닝 구별법

  17. 2017.06.21
  18. 어느 순간부터 갑자기 모든 애플리케이션과 클라우드 서비스가 머신러닝이나 인공지능으로 무장하고, 당장 마술이라도 부릴 수 있게 된 듯하다. 그러나 머신 러닝과 인공 지능을 둘러싼 마케팅 대부분은 사실과 다르고, 해당되지도 않는 용어를 갖다 붙인 실현할 수 없는 약속이다. 달리 말하자면 죄다 헛소리에 불과하다. 그런 말장난에 속아서는 안 된다. 소프트웨어 또는 서비스가 진짜 머신러닝이나 인공지능을 사용하는지 여부를 구분하는 방법을 설명하기 전에 ...

  19. '더 빠르게, 더 간편하게' 딥 러닝의 미래

  20. 2017.06.14
  21. 머신러닝의 하위 분야들 가운데 가장 많은 기대와 관심을 받고, 또 인공지능의 정수라고 할 만한 분야가 있다면 그것은 아마도 딥 러닝(deep learning)일 것이다. 심층신경망(deep neural networks)라고 불리는 딥 러닝은 이미지 식별에서 자동 번역에 이르기까지 다양하고 복잡한 패턴을 인식해낸다. 딥 러닝은 특히 비정형 데이터 분석에서 유용하게 쓰일 것으로 기대된다. 단, 3가지 문제가 있다. 첫째, 딥 러닝을 이용한 데이터 분석...

  22. 데이터 레이크가 데이터 늪이 되지 않도록 하려면... '핵심 원칙 3가지'

  23. 2017.06.12
  24. 아파치 하둡(Apache Hadoop) 같은 기술에 들떠 있던 여러 조직들은 지난 몇 년 동안 모든 데이터를 본래의 형태로 저장할 수 있는 전사적인 데이터 관리 플랫폼인 ‘데이터 레이크’(Data Lake) 구축 방안을 모색하곤 했다. 데이터 레이크가 비즈니스 분석부터 데이터 마이닝까지 모든 것에 활용할 수 있는 단일 데이터 저장소를 제공함으로써 정보 사일로를 무너뜨릴 수 있는 존재로 기대됐기 때문이다. 데이터 레이크가 빅데이터 잡...

  25. 구글 렌즈, 기대되는 6가지 활용법

  26. 2017.05.22
  27. 구글 렌즈는 새롭고 흥미로운 앱이다. 그렇다고 완전히 신선한 기술인 것은 아니다.  바로, 구글 고글(Google Goggles) 때문이다. 구글 고글은 이번 I/O 컨퍼런스에서 언급되진 않았지만, 7년 전 AI와 AR이 아직 초기 단계에 있을 때 등장했던 앱이다. 고글은 사용자가 장소를 알아내고, 바코드를 스캔하고, 사진을 찍어서 가격을 검색하는 기능을 제공한다. I/O 기조연설 초반에 공개된 구글 렌즈는 기본적으로 구글 고글이 진...

  28. 인텔 AI 총괄 임원 "향후 5년간 AI에 대한 열광 계속될 것"

  29. 2017.05.11
  30. 현재 전 세계적으로 인공지능(AI)에 관한 연구가 매우 활발하게 진행되고 있다. AI 핵심 기술을 개발해 선도 업체가 되고자 하는 열망은 앞으로도 5년간 계속되리라는 것이 인텔 AI 총괄 임원의 전망이다. 물론 인텔 역시 이러한 AI 선도 기업 중 하나가 되고자 한다. 이를 위해 지난 3월 AI 제품 그룹의 새 수장으로 전 너바나 시스템(Nervana Systems) CEO 나빈 라오를 임명했다. 너바나 시스템은 지난 2016년 인텔이 인수한 딥러...

  31. "IT 시스템 통합에 AI 활용"··· 한 SI 전문기업의 야심찬 도전

  32. 2017.04.25
  33. 불과 얼마전까지만 해도 장거리 운전 또는 뉴욕시의 지하철을 이용하는 것이 꽤 복잡한 일이었다. 지도와 방향 감각, 약간의 행운이 필요했고 이마저도 안되면 이따금 멈춰 서서 낯선 사람에게 물어야했다. 그러나 길 안내 내비게이션 앱이 이 모든 것을 바꾸어 놓았다. 간혹 길을 잘못 들 수는 있지만 대부분은 별 탈 없이 다시 길을 찾을 수 있다. 셀프 서비스 통합 전문업체 스냅로직(SnapLogic)은 자사의 기업 고객이 시스템 통합에 이와 같은 ...

  34. '효율성과 일자리' AI가 두마리 토끼를 잡을 이유

  35. 2017.04.19
  36. 인공지능(Artificial Intelligence)은 이미 자동화와 머신러닝을 통해 모든 산업에 영향을 끼치고 있다. 이에 따라 AI가 결국 여러 일자리를 대체할 것이라는 우려가 나오고 있다. 하지만 이런 우려는 새로운 것이 아니다. 직장 기술을 설계하는 기업 크레스트론(Crestron)의 기업 기술 책임자 댄 잭슨은 "지난 세기의 전환기에 농업에서 산업경제로 이행한 것과 다르지 않다. 농업 부문에서 일하는 사람의 비율이 크게 감...

  37. 데이터 과학자·머신러닝을 비즈니스에 활용하는 방법(태도)

  38. 2017.03.29
  39. 머신러닝이 현대 비즈니스의 핵심 기술로 부상하고 있지만, 실질적으로 그것을 어떻게 적용할 지의 여부에 관한 논의는 아직 부족한 부분이 많은 것이 현실이다. 머신러닝 및 데이터 애널리틱스 전문 업체 얀덱스 데이터 팩토리(Yandex Data Factory)의 CEO 제인 자발리시나는 “가장 큰 문제는 데이터 과학이 아직 ‘과학’의 영역에 남아있다는 점이다. 현실의 기업들은 자신들의 의사 결정에 과학적 방법론을 적용하는...

  40. '생산량 늘리고 병충해 박멸'··· AI는 농업을 어떻게 바꾸는가

  41. 2017.03.24
  42. 기업이 고객 서비스와 생산성, 운영 효율성을 개선하기 위해 챗봇과 가상 비서, 그밖에 대화형 도구를 더 많이 사용하면서 인공지능(AI) 기술이 급부상하고 있다. 특히 AI는 전통적으로 '엄밀학(rigorous science)'과 사람의 분석이 지배했던 데이터 집약 산업에서 업무 작업화와 능률화에 도움을 주고 있다. 예를 들어, 종자 소매산업은 AI를 이용해 몇 테라바이트의 정밀 농업 데이터를 분석해 최고의 작물을 생산한다. 또...

  43. 'AI·머신러닝 문턱 낮춘다'··· 구글 클라우드가 제시하는 4가지

  44. 2017.03.13
  45. 지난 11월, 구글은 머신러닝 분야 연구의 권위자 페이페이 리(FeiFei Li)가 구글 클라우드 플랫폼 그룹에 합류할 예정이라고 발표했었다. 그러나 구글은 그녀가 구글 클라우드의 머신러닝 사업을 책임질 것이라는 점 외에 그녀를 구글에 스카우트 한 이유를 설명하지 않았다. 지난 8일 그 이유가 좀더 구체적으로 드러났다. 5개월이 지난 어제, 리는 구글의 클라우드 개발자 컨퍼런스인 클라우드 넥스트(Cloud Next) 2017 키노트에서 자신...

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