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 ...
기트허브가 2017년 개발자들의 활동을 분석한 결과, 개발자들이 시간을 쏟는 대상은 크로스 플랫폼 개발, 딥러닝, 신규 코딩 역량 습득 등의 주제였던 것으로 드러났다. 기트허브에 따르면 구글 앵귤러 자바스크립트 프레임워크와 텐서플로우 머신러닝 라이브러리에 대한 참 ...
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 ...
지난 30년 동안, 우리가 알던 음성 인식은 이런 거였다. 컴퓨터에 마이크폰을 통해 이야기를 하면 MS 윈도우나, 뉘앙스 커뮤니케이션스(Nuance Communications)의 드래곤 내추럴리스피킹(Dragon NaturallySpeaking) 앱이 이를 처리하는 식 ...
애플의 반짝이는 신형 아이폰이 출시됐다. 9월 12일, 애플 임원들은 자사의 최신 스마트폰이 “혁명적”일 것이라고 단언했다. 그런데 실질적인 혁명은 보이지 않는 곳에서 일어나고 있다. 신형 아이폰은 애플이 자랑하는 최첨단 기능들이 탑재되어 있 ...
올해 초 구글은 머신러닝 모델로 예측 속도를 높이는 자체 제작 하드웨어 '텐서 프로세싱 유닛(Tensor Processing Unit)'을 공개했다. 이번엔 마이크로소프트 차례다. 비슷한 하드웨어를 내놨다. 브레인웨이브(Brainwave) 하 ...
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 폭넓은 개발자들이 ...
딥러닝 모델을 훈련하는 데 걸리던 막대한 시간이 다소 줄어들 것으로 보인다. IBM은 딥러닝 훈련 작업을 여러 물리 서버로 자동 분산하는 새로운 기술 'DDL(Distributed Deep Learning)'을 공개했다. 개별 GPU로 나누는 것이 아니라 ...
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 ...
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 ...
블랙 덕 오픈소스 올해의 신인상(Black Duck Open Source Rookies of the Year)은 전년에 출범한 오픈소스 프로젝트 중 가장 혁신적이고 영향력 있는 프로젝트를 선정하는 시상식으로 지금까지 9년째 이어져오고 있다. 유망한 오픈소스 프로젝트는 ...
딥러닝(Deep learning)에는 많은 요소가 있으며 단순하지도 않다. 인공 신경망의 기본 사항을 마스터한 데이터 과학자라 할지라도 회선, 순환, 생성을 비롯한 모든 다계층 딥러닝 알고리듬의 복잡한 내용을 다 따라잡으려면 꽤 많은 시간을 들여야 할 것이 ...
인공지능(AI)과 머신러닝, 특히 딥러닝은 아마 2016년 가장 성공적이었던 기술 주제라 표현할 수 있을 것이다. 딥러닝의 '의미'와 이를 직접 활용하는 '방법'에 대해 알아본다. 관심 있게 지켜봤던 이라면 아마 감지했을 것 ...
로봇이 컴퓨티 비전 시스템의 도움을 받아 사물의 모양, 크기, 색상, 성향을 인지할 수 있는 것으로 알려졌다. 2017년 1월 5일 라이베이거스 CES에서 ITRI'의 컴퓨터 비전 로봇이 사람과 체스를 두면서 그 사람에게 커피를 따라주고 있다. Cred ...
2016.12.15
AMD가 라데온 인스팅트(Radeon Instnct) 제품군을 발표하며 엔비디아와 인텔의 뒤를 쫓아 머신러닝 시장에 뛰어들었다. AMD는 2017년에 새로운 브랜드로 제품 3종을 출시할 계획이다. 라데온 인스팅트 GPU를 탑재한 AMD의 머신러닝 서버 수 ...
  1. 애플리케이션이 '보고 듣고 냄새 맡고 맛을 보는' 방법··· 센서와 머신러닝

  2. 2018.04.03
  3. 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...

  4. "개발자 관심사 분석해보니... 딥러닝, 멀티플랫폼, 코딩 역량" 기트허브

  5. 2018.02.12
  6. 기트허브가 2017년 개발자들의 활동을 분석한 결과, 개발자들이 시간을 쏟는 대상은 크로스 플랫폼 개발, 딥러닝, 신규 코딩 역량 습득 등의 주제였던 것으로 드러났다. 기트허브에 따르면 구글 앵귤러 자바스크립트 프레임워크와 텐서플로우 머신러닝 라이브러리에 대한 참여가 특히 고조됐다. 기트허브의 코딩 인터뷰 유니버시티와 같은 학습 프로젝트 또한 호응이 높았다. 멀티 플랫폼 및 웹 개발의 경우, 앵귤러 애플리케이션에 명령줄 인터페이를 제공하는 앵...

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

  8. 2018.01.29
  9. 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...

  10. 30년 잉태 후 만개··· 음성 인식, 또 다른 특이점으로 향한다

  11. 2017.11.22
  12. 지난 30년 동안, 우리가 알던 음성 인식은 이런 거였다. 컴퓨터에 마이크폰을 통해 이야기를 하면 MS 윈도우나, 뉘앙스 커뮤니케이션스(Nuance Communications)의 드래곤 내추럴리스피킹(Dragon NaturallySpeaking) 앱이 이를 처리하는 식이다. 컴퓨터가 헷갈리지 않게 또박또박 발음을 하고 나면 내가 말한 것들이 스크린에 뜨거나, 명령어가 실행되기도 했다. 그러나 오늘날 음성 인식은 훨씬 더 발전한 형태로 널리 활용되고...

  13. 칼럼 | 아이폰 X이 웅변한다··· 'AI는 전기에 비견할 만한 혁명이다'

  14. 2017.09.26
  15. 애플의 반짝이는 신형 아이폰이 출시됐다. 9월 12일, 애플 임원들은 자사의 최신 스마트폰이 “혁명적”일 것이라고 단언했다. 그런데 실질적인 혁명은 보이지 않는 곳에서 일어나고 있다. 신형 아이폰은 애플이 자랑하는 최첨단 기능들이 탑재되어 있다. 더 빨리 로그인할 수 있는 페이스 ID, 사진에서 얼굴을 더 밝게 만들어 주는 인물 조명(Portrait Lighting), 사용자가 하는 대로 얼굴 표정이 바뀌는 아바타인 애니모지(...

  16. MS, '브레인웨이브' 프로젝트로 애저 딥러닝 속도 높인다

  17. 2017.08.25
  18. 올해 초 구글은 머신러닝 모델로 예측 속도를 높이는 자체 제작 하드웨어 '텐서 프로세싱 유닛(Tensor Processing Unit)'을 공개했다. 이번엔 마이크로소프트 차례다. 비슷한 하드웨어를 내놨다. 브레인웨이브(Brainwave) 하드웨어로 명명된 이 프로젝트는 다양한 용도의 여러 딥러닝 시스템을 지원한다. 브레인웨이브의 목표는 구글의 TPU와 같다. 머신러닝 모델의 예측 작업 처리 속도를 높이는 것이다. 단, 브레인...

  19. '더 쉽게, 더 강력하게 개발한다' 머신러닝 프레임워크 13종

  20. 2017.08.24
  21. 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 폭넓은 개발자들이 사용할 수 있게 해주도록 설계된 오픈소스 프레임워크의 폭발 덕분이기도 하다. 작년 한 해 동안 갓 만들어지거나 개정된 13가지 머신러닝 프레임워크를 소개한다. 이들은 각 툴의 유래, ...

  22. IBM, 딥러닝 학습 속도 높이는 새 기술 개발

  23. 2017.08.09
  24. 딥러닝 모델을 훈련하는 데 걸리던 막대한 시간이 다소 줄어들 것으로 보인다. IBM은 딥러닝 훈련 작업을 여러 물리 서버로 자동 분산하는 새로운 기술 'DDL(Distributed Deep Learning)'을 공개했다. 개별 GPU로 나누는 것이 아니라 별도 GPU 세트를 장착한 시스템으로 분산하는 것이 특징이다. 단, 제약사항이 있다. IBM의 파워AI 4.0 소프트웨어 패키지에서만 사용할 수 있다. 이 소프트웨어는 IBM의 오픈파워 ...

  25. '더 빠르게, 더 간편하게' 딥 러닝의 미래

  26. 2017.06.14
  27. 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...

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

  29. 2017.03.13
  30. 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...

  31. 빅데이터부터 블록체인까지···될성부른 오픈소스 프로젝트 8가지

  32. 2017.03.03
  33. 블랙 덕 오픈소스 올해의 신인상(Black Duck Open Source Rookies of the Year)은 전년에 출범한 오픈소스 프로젝트 중 가장 혁신적이고 영향력 있는 프로젝트를 선정하는 시상식으로 지금까지 9년째 이어져오고 있다. 유망한 오픈소스 프로젝트는 늘 바뀌지만, 올해의 신인상은 항상 업계의 동향을 엿볼 수 있는 중요한 지표가 된다. 지난 10년 동안 오픈소스는 온갖 분야의 개발자들이 새로운 기술을 조리하는 가마솥 역할을 했다. 올해...

  34. '보편화 다가온다' 딥러닝의 미래에 대한 6가지 예측

  35. 2017.03.02
  36. 딥러닝(Deep learning)에는 많은 요소가 있으며 단순하지도 않다. 인공 신경망의 기본 사항을 마스터한 데이터 과학자라 할지라도 회선, 순환, 생성을 비롯한 모든 다계층 딥러닝 알고리듬의 복잡한 내용을 다 따라잡으려면 꽤 많은 시간을 들여야 할 것이다. 딥러닝 혁신이 확산되면서 일반적인 개발자는 쉽게 접근하지 못할만큼 지나치게 기술이 복잡해질 위험도 커지고 있다. 그러나 필자는 2020년 정도가 되면 딥러닝 산업이 제시...

  37. 좀더 깊이 있게 살펴보는 딥러닝의 '의미'와 '활용법'

  38. 2017.02.08
  39. 인공지능(AI)과 머신러닝, 특히 딥러닝은 아마 2016년 가장 성공적이었던 기술 주제라 표현할 수 있을 것이다. 딥러닝의 '의미'와 이를 직접 활용하는 '방법'에 대해 알아본다. 관심 있게 지켜봤던 이라면 아마 감지했을 것이다. 2016년 가을, 개별 단어의 뜻을 모호하게 연결시킨 번역 결과물만 내놓던 구글 번역(Google Translate)이 갑자기 세련되면서도 조리 있는 문장으로 구성된 번역 결과물을 ...

  40. 사람과 체스 두고 커피 타 주는 '로봇'

  41. 2017.01.09
  42. 로봇이 컴퓨티 비전 시스템의 도움을 받아 사물의 모양, 크기, 색상, 성향을 인지할 수 있는 것으로 알려졌다. 2017년 1월 5일 라이베이거스 CES에서 ITRI'의 컴퓨터 비전 로봇이 사람과 체스를 두면서 그 사람에게 커피를 따라주고 있다. Credit: Magdalena Petrova 필자는 체스를 한 번도 해본 적 없지만, CES의 ITRI(Industrial Technology Research Institute) 부스에 있...

  43. AMD, 머신러닝용 라데온 인스팅트 GPU 발표…AI 시장 추격 나선다

  44. 2016.12.15
  45. AMD가 라데온 인스팅트(Radeon Instnct) 제품군을 발표하며 엔비디아와 인텔의 뒤를 쫓아 머신러닝 시장에 뛰어들었다. AMD는 2017년에 새로운 브랜드로 제품 3종을 출시할 계획이다. 라데온 인스팅트 GPU를 탑재한 AMD의 머신러닝 서버 수동 냉각 방식의 라데온 인스팅트 MI6는 폴라리스 아키텍처를 기반으로 할 예정이며, 최고 5.7테라플롭의 성능, 224Gbps의 메모리 대역폭에 150와트의 전력을 소비한다. 좀 더 작은 ...

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