구글이 기존 텐서플로우 모델을 텐서플로우 라이트 포맷으로 손쉽게 변환할 수 있는 툴 텐서플로우 라이트 모델 메이커(TensorFlow Lite Model Maker)를 14일 발표했다. 해당 포맷은 모바일 기기와 같은 저성능 하드웨어 상에서의 예측 작... ...
텐서플로우(TensorFlow)가 지배적인 AI 모델링 프레임워크의 지위를 유지하고 있다. 대다수 AI 개발자는 텐서플로우를 주 오픈소스 툴로 사용하거나 파이토치(PyTorch)와 함께 사용하면서 대부분의 머신러닝, 딥 러닝, NLP(Natural L... ...
오라클이 데이터 과학 플랫폼 영역에 진출했다. 데이터베이스 기업 오라클은 그간 개별 데이터 과학자에 중점을 두었던 기존 솔루션과 달리 협업에 특화한 클라우드 기반 데이터 과학 플랫폼을 12일 공개했다.  오라클 클라우드 데... ...
2019.11.01
구글 클라우드(Google Cloud)가 클라우드 기반의 텐서플로우 머신러닝 서비스 '텐서플로우 엔터프라이즈(TensorFlow Enterprise)'를 공개했다. 기업용 기술지원과 관리 서비스가 포함된 것이 특징이다. 텐서플로우 엔터프라이즈는 구글... ...
2019.08.29
모든 회귀(regression) 또는 분류(classification) 문제를 꼭 딥 러닝(deep learning) 혹은 머신러닝으로 으로 풀어야 하는 것은 아니다. 분석적으로 또는 간단한 통계적 절차를 사용해 모델링할 수 있다.   반... ...
우리는 점점 더 정교해지는 머신러닝 기술의 홍수 속에 살고 있다. 그러나 실제로 이러한 기술을 어떻게 활용해야 하는지 아는 사람은 많지 않다. 최근 451 리서치의 조사 자료에 따르면 인력 부족이 AI 혁명을 방해하고 있다. 사실, 모든 기술 혁명은 ... ...
토니(Tony) 프로젝트는 하둡의 기본 스케줄러를 사용해 텐서플로우 작업을 실행함으로써 내결함성을 강화하고 GPU를 좀더 쉽게 이용할 수 있게 해준다. 링크드인이 하둡의 얀(YARN ; Yet Another Resource Negotiator) ... ...
구글이 자사의 분석 및 머신러닝 역량을 에지 네트워크에서 구현할 수 있는 하드웨어와 소프트웨어를 발표했다. 한 번에 두 단계를 나아간 것이다. 이번에 발표한 소프트웨어와 하드웨어는 개인용 IoT 디바이스도 날로 증가하는 IoT 디바이스가 생산하는 데이... ...
머신러닝은 복잡한 분야다. 그러나 구글 텐서플로우(TensorFlow)와 같은 머신러닝 프레임워크 덕분에 머신러닝 모델을 구현하는 과정은 예전만큼 복잡하거나 어렵지는 않다. 머신러닝 프레임워크는 데이터 획득, 모델 학습, 예측, 미래 결과 정제와 같은... ...
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 라... ...
딥러닝 전문가들이라면 누구나 한번쯤 클라우드에서 벗어나 자체적인 딥러닝 머신을 제작하고 싶다는 생각을 해본 적 있을 것이다. 클라우드는 딥러닝에 입문하기에는 이상적인 공간이다. 또 대규모 딥러닝 모형을 교육하는 데에도 적합하다. 그러나 경우에 따라서는... ...
머신러닝은 사는 것이 아니라 하는 것이다. DNA에 새길 수 있도록 텐서플로우를 사용해 머신러닝을 실험하라. 머신러닝은 대부부의 조직에 여전히 뜬구름이다. 가트너는 머신러닝을 성공적으로 프로덕션에 도입한 기업을 15% 미만으로 추산한다. 그렇지만... ...
빅데이터, 머신러닝, 데이터 과학… 데이터 애널리틱스 혁명이 숨가쁘게 진화하고 있다. 기업으로서는 자사의 BA/BI 전문가와 데이터 과학자가 최신 기술과 전략 트렌드에 대응하도록 대비해야 할 상황이다. 데이터 분석이 IT의 핵심에 빠... ...
4년 전 구글은 난제에 부딪혔다. 만약 모든 사용자가 구글 음성 인식 서비스를 하루에 3분씩 접속한다면, 구글은 이들 서비스의 기반이 되는 머신러닝 시스템에 쏟아지는 요청을 처리하는 데만 두 배의 데이터센터가 필요했다. 구글은 이를 위해 새로운 ... ...
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 이... ...
  1. 구글, 모바일 기기에 적합한 모델 제작용 텐서플로우 툴 공개

  2. 2020.04.20
  3. 구글이 기존 텐서플로우 모델을 텐서플로우 라이트 포맷으로 손쉽게 변환할 수 있는 툴 텐서플로우 라이트 모델 메이커(TensorFlow Lite Model Maker)를 14일 발표했다. 해당 포맷은 모바일 기기와 같은 저성능 하드웨어 상에서의 예측 작...

  4. 텐서플로우, AI 모델링 전쟁에서 '한발 앞섰다'

  5. 2020.04.01
  6. 텐서플로우(TensorFlow)가 지배적인 AI 모델링 프레임워크의 지위를 유지하고 있다. 대다수 AI 개발자는 텐서플로우를 주 오픈소스 툴로 사용하거나 파이토치(PyTorch)와 함께 사용하면서 대부분의 머신러닝, 딥 러닝, NLP(Natural L...

  7. "고립돼 작업하는 문제 해결"··· 오라클, 데이터 과학 플랫폼 공개

  8. 2020.02.14
  9. 오라클이 데이터 과학 플랫폼 영역에 진출했다. 데이터베이스 기업 오라클은 그간 개별 데이터 과학자에 중점을 두었던 기존 솔루션과 달리 협업에 특화한 클라우드 기반 데이터 과학 플랫폼을 12일 공개했다.  오라클 클라우드 데...

  10. 구글 클라우드, 텐서플로우 엔터프라이즈 출시

  11. 2019.11.01
  12. 구글 클라우드(Google Cloud)가 클라우드 기반의 텐서플로우 머신러닝 서비스 '텐서플로우 엔터프라이즈(TensorFlow Enterprise)'를 공개했다. 기업용 기술지원과 관리 서비스가 포함된 것이 특징이다. 텐서플로우 엔터프라이즈는 구글...

  13. '파이토치' vs. '텐서플로우'··· 딥러닝 프레임워크 선택하기

  14. 2019.08.29
  15. 모든 회귀(regression) 또는 분류(classification) 문제를 꼭 딥 러닝(deep learning) 혹은 머신러닝으로 으로 풀어야 하는 것은 아니다. 분석적으로 또는 간단한 통계적 절차를 사용해 모델링할 수 있다.   반...

  16. 블로그 | 머신러닝, 이론과 실제의 간극 메우려면…

  17. 2018.10.08
  18. 우리는 점점 더 정교해지는 머신러닝 기술의 홍수 속에 살고 있다. 그러나 실제로 이러한 기술을 어떻게 활용해야 하는지 아는 사람은 많지 않다. 최근 451 리서치의 조사 자료에 따르면 인력 부족이 AI 혁명을 방해하고 있다. 사실, 모든 기술 혁명은 ...

  19. "하둡 상에서 텐서플로우 구동"··· 링크드인, 토니 프로젝트 오픈소스화 발표

  20. 2018.09.14
  21. 토니(Tony) 프로젝트는 하둡의 기본 스케줄러를 사용해 텐서플로우 작업을 실행함으로써 내결함성을 강화하고 GPU를 좀더 쉽게 이용할 수 있게 해준다. 링크드인이 하둡의 얀(YARN ; Yet Another Resource Negotiator) ...

  22. 구글, IoT 전용 칩 ‘에지 TPU’ 발표

  23. 2018.07.31
  24. 구글이 자사의 분석 및 머신러닝 역량을 에지 네트워크에서 구현할 수 있는 하드웨어와 소프트웨어를 발표했다. 한 번에 두 단계를 나아간 것이다. 이번에 발표한 소프트웨어와 하드웨어는 개인용 IoT 디바이스도 날로 증가하는 IoT 디바이스가 생산하는 데이...

  25. 머신러닝 라이브러리, 텐서플로우의 이해

  26. 2018.06.29
  27. 머신러닝은 복잡한 분야다. 그러나 구글 텐서플로우(TensorFlow)와 같은 머신러닝 프레임워크 덕분에 머신러닝 모델을 구현하는 과정은 예전만큼 복잡하거나 어렵지는 않다. 머신러닝 프레임워크는 데이터 획득, 모델 학습, 예측, 미래 결과 정제와 같은...

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

  29. 2018.02.12
  30. 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 라...

  31. 클라우드보다 저렴하게!··· 딥러닝용 GPU 서버 커스텀 제작기

  32. 2018.01.10
  33. 딥러닝 전문가들이라면 누구나 한번쯤 클라우드에서 벗어나 자체적인 딥러닝 머신을 제작하고 싶다는 생각을 해본 적 있을 것이다. 클라우드는 딥러닝에 입문하기에는 이상적인 공간이다. 또 대규모 딥러닝 모형을 교육하는 데에도 적합하다. 그러나 경우에 따라서는...

  34. 텐서플로우 머신러닝을 시작하기 전에 알아야 할 것

  35. 2017.12.15
  36. 머신러닝은 사는 것이 아니라 하는 것이다. DNA에 새길 수 있도록 텐서플로우를 사용해 머신러닝을 실험하라. 머신러닝은 대부부의 조직에 여전히 뜬구름이다. 가트너는 머신러닝을 성공적으로 프로덕션에 도입한 기업을 15% 미만으로 추산한다. 그렇지만...

  37. 한눈에 보자!··· 최신 데이터 애널리틱스 동향 15선

  38. 2017.08.09
  39. 빅데이터, 머신러닝, 데이터 과학… 데이터 애널리틱스 혁명이 숨가쁘게 진화하고 있다. 기업으로서는 자사의 BA/BI 전문가와 데이터 과학자가 최신 기술과 전략 트렌드에 대응하도록 대비해야 할 상황이다. 데이터 분석이 IT의 핵심에 빠...

  40. 구글, 자체 AI 칩 성능 보고 "전력 대비 성능 최대 80배"

  41. 2017.04.07
  42. 4년 전 구글은 난제에 부딪혔다. 만약 모든 사용자가 구글 음성 인식 서비스를 하루에 3분씩 접속한다면, 구글은 이들 서비스의 기반이 되는 머신러닝 시스템에 쏟아지는 요청을 처리하는 데만 두 배의 데이터센터가 필요했다. 구글은 이를 위해 새로운 ...

  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 이...

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