경력 많은 IT 전문가든, 아니면 이제 막 첫발을 내딛는 초보든, 새롭게 떠오르는 기술이나 시장이 요구하는 기술을 익히고 따라가야 한다는 압박은 다르지 않을 것이다. 작년에는 데브옵스와 오픈소스 프레임워크 수요가 급증했다. 올해도 수요나 ... ...
구글 클라우드의 가장 큰 강점은 ‘구글처럼’ 되고 싶어하는 기업의 기대를 충족할 수 있다는 것이다. 디지털 시대의 신생기업들이 구글 클라우드 위에서 구글 같은 혁신으로 승승장구하고 있다. 디지털 변혁의 의지가 있는, ‘... ...
현업이 업무에 인공지능 접목을 점점 더 많이 요구하는 가운데 대규모 데이터 세트에서 시스템을 학습하는 머신러닝은 여러 가지 이점을 제공하는 것으로 알려졌다. 이는 금융에서 사기 예방을 위한 예측 모델 구축을 의미할 수 있다. 예를 들어 소매기업은 고객... ...
AWS, 마이크로소프트, 구글 삼총사가 자사 혁신 결과물을 오픈소스로 전환해 독점 서비스로 만들 방법을 모색하고 있다. 시장에 막 진입하려는 업체에게 오픈소스 혁신은 전부가 됐다.  오랫동안 기업 세계에서 오픈소스는 조심스러웠다... ...
구글의 텐서플로 1.4 머신러닝 라이브러리에 데이터 소스 작업용 공여 데이터셋 API가 추가됐다. 하지만 아직 업데이트에 주의해야 한다. 텐서플로는 머신러닝과 데이터 과학 분야에서 구글이 기여로 신경망을 빠르게 개발할 수 있는 일반적인 프... ...
지멘스는 1879년 최초의 승객용 전기 기관차를 포함하여 약 150년 동안 열차를 개발했다. 하지만 최근의 트랙(Track) 혁신은 데이터 분석에 의한 것이었다. 열차와 트랙에 대한 정보를 분석하기 위해 센서를 사용하여 대응적인 철도 유지 방법에서 선... ...
스팸 필터링, 안면 인식, 추천 엔진 등, 방대한 분량의 데이터 셋을 상대로 예측 분석이나 패턴 인식을 하고자 한다면 머신러닝만한 방법이 없다. 무료 오픈소스 소프트웨어가 많아지면서 단일 기기 및 여러 대의 기기에, 널리 쓰이는 프로그래밍 언어로 확장... ...
기업이 영업활동에 인공지능을 적용하는 데 관심이 늘어남에 따라 머신러닝, 즉, 미리 정해진 규칙을 따르는 대신 대규모 데이터 집합으로부터 학습할 수 있는 시스템의 능력은 여러 가지 장점을 제공한다. 예를 들면 금융 서비스에 사기 방지를 위한 예측 모델... ...
클라우드 컴퓨팅 도입은 오늘날 비즈니스의 주요 원동력으로 빠르게 자리잡아가고 있다. 비용을 절감하고 애질리티를 증대시키기 위해 애플리케이션들이 온-프레미스 데이터 센터를 벗어나고 있기 때문이다. 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(A... ...
인공지능은 2035년까지 영국에 6,540억 파운드의 경제 효과를 창출할 것으로 예상된다. 그런데 인공지능이 주류로 자리 잡는 과정에서 인공지능을 기술하는 용어 때문에 혼란이 생기고 있다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝(deep learning... ...
머신러닝에서 인공지능의 인텔리전스처럼 가장 큰 관심을 유도하는 하위 기술은 딥러닝(Deep Learning)이다. 딥러닝의 틀인 딥(심층) 신경망은 자동 언어 번역에서 이미지 식별까지 복잡한 패턴을 인식하는 시스템의 기반이다. 딥러닝은 비... ...
지난 2015년 11월, 구글이 인공지능 엔진 '텐서플로(TensorFlow)'를 오픈소스로 공개하자 업계는 들썩였고, 곧 주류 기술로 부상하기 시작했다. 텐서플로는 2011년 개발돼 음성인식, 자동자막 기술 등 다양한 서비스 인프... ...
인클링(Inkling) 프로그래밍 언어로 인공지능 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있다. 인공지능 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있게 해주는 반사이(Bonsai)의 인클링 프로그래밍 언어는 1.0 배포판에 가까워지고 있다. AI 용 반사이... ...
오픈소스 라이브러리의 버전 0.9에는 iOS, 라즈베리파이, 파이썬 3.5 지원이 포함돼 있다. 구글의 머신러닝용 오픈소스 라이브러리인 텐서플로가 애플의 iOS 모바일 플랫폼을 지원하고 있다. 텐서플로는 이미 안드로이드에서 사용할 수 있었는... ...
지능형 애플리케이션 측면에서 크게 발전한 새로운 텐서 프로세싱 유닛이 소개됐다. Google's custom Tensor Processing Unit, or TPU 구글은 맞춤 제작한 칩을 1년 이상 사용해 머신러닝 시스템 속도가... ...
  1. 2018년 IT채용 시장 전망 '뜨는 기술 vs. 지는 기술'

  2. 2017.12.29
  3. 경력 많은 IT 전문가든, 아니면 이제 막 첫발을 내딛는 초보든, 새롭게 떠오르는 기술이나 시장이 요구하는 기술을 익히고 따라가야 한다는 압박은 다르지 않을 것이다. 작년에는 데브옵스와 오픈소스 프레임워크 수요가 급증했다. 올해도 수요나 ...

  4. 칼럼 | 구글 클라우드의 비밀병기 '구글처럼'

  5. 2017.12.26
  6. 구글 클라우드의 가장 큰 강점은 ‘구글처럼’ 되고 싶어하는 기업의 기대를 충족할 수 있다는 것이다. 디지털 시대의 신생기업들이 구글 클라우드 위에서 구글 같은 혁신으로 승승장구하고 있다. 디지털 변혁의 의지가 있는, ‘...

  7. 데이터 과학자와 개발자를 위한 머신러닝 툴 17선

  8. 2017.12.05
  9. 현업이 업무에 인공지능 접목을 점점 더 많이 요구하는 가운데 대규모 데이터 세트에서 시스템을 학습하는 머신러닝은 여러 가지 이점을 제공하는 것으로 알려졌다. 이는 금융에서 사기 예방을 위한 예측 모델 구축을 의미할 수 있다. 예를 들어 소매기업은 고객...

  10. '오픈소스라지만 결국엔 AMG(아마존·MS·구글)로···' 왜?

  11. 2017.12.04
  12. AWS, 마이크로소프트, 구글 삼총사가 자사 혁신 결과물을 오픈소스로 전환해 독점 서비스로 만들 방법을 모색하고 있다. 시장에 막 진입하려는 업체에게 오픈소스 혁신은 전부가 됐다.  오랫동안 기업 세계에서 오픈소스는 조심스러웠다...

  13. 텐서플로 머신러닝의 새로운 기능

  14. 2017.11.16
  15. 구글의 텐서플로 1.4 머신러닝 라이브러리에 데이터 소스 작업용 공여 데이터셋 API가 추가됐다. 하지만 아직 업데이트에 주의해야 한다. 텐서플로는 머신러닝과 데이터 과학 분야에서 구글이 기여로 신경망을 빠르게 개발할 수 있는 일반적인 프...

  16. 열차 지연을 정시 운행으로 바꾼 지멘스 'IoT 데이터에서 해답 찾았다'

  17. 2017.10.27
  18. 지멘스는 1879년 최초의 승객용 전기 기관차를 포함하여 약 150년 동안 열차를 개발했다. 하지만 최근의 트랙(Track) 혁신은 데이터 분석에 의한 것이었다. 열차와 트랙에 대한 정보를 분석하기 위해 센서를 사용하여 대응적인 철도 유지 방법에서 선...

  19. '머신러닝 활용을 더 쉽게' 오픈소스 툴 11선

  20. 2017.10.11
  21. 스팸 필터링, 안면 인식, 추천 엔진 등, 방대한 분량의 데이터 셋을 상대로 예측 분석이나 패턴 인식을 하고자 한다면 머신러닝만한 방법이 없다. 무료 오픈소스 소프트웨어가 많아지면서 단일 기기 및 여러 대의 기기에, 널리 쓰이는 프로그래밍 언어로 확장...

  22. '빅데이터·클라우드·오픈소스 집대성' 머신러닝 툴 16선

  23. 2017.09.28
  24. 기업이 영업활동에 인공지능을 적용하는 데 관심이 늘어남에 따라 머신러닝, 즉, 미리 정해진 규칙을 따르는 대신 대규모 데이터 집합으로부터 학습할 수 있는 시스템의 능력은 여러 가지 장점을 제공한다. 예를 들면 금융 서비스에 사기 방지를 위한 예측 모델...

  25. AWS-애저-구글, 기업용 클라우드 플랫폼 최강자는 누가 될까?

  26. 2017.09.22
  27. 클라우드 컴퓨팅 도입은 오늘날 비즈니스의 주요 원동력으로 빠르게 자리잡아가고 있다. 비용을 절감하고 애질리티를 증대시키기 위해 애플리케이션들이 온-프레미스 데이터 센터를 벗어나고 있기 때문이다. 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(A...

  28. 알아두면 쓸데있는 '딥러닝 이야기'

  29. 2017.07.27
  30. 인공지능은 2035년까지 영국에 6,540억 파운드의 경제 효과를 창출할 것으로 예상된다. 그런데 인공지능이 주류로 자리 잡는 과정에서 인공지능을 기술하는 용어 때문에 혼란이 생기고 있다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝(deep learning...

  31. '더 쉽고 빠르게' 딥러닝의 다음 행보는?

  32. 2017.06.09
  33. 머신러닝에서 인공지능의 인텔리전스처럼 가장 큰 관심을 유도하는 하위 기술은 딥러닝(Deep Learning)이다. 딥러닝의 틀인 딥(심층) 신경망은 자동 언어 번역에서 이미지 식별까지 복잡한 패턴을 인식하는 시스템의 기반이다. 딥러닝은 비...

  34. '수요예측, 구매추천' 쇼핑몰서 열일하는 텐서플로

  35. 2017.05.02
  36. 지난 2015년 11월, 구글이 인공지능 엔진 '텐서플로(TensorFlow)'를 오픈소스로 공개하자 업계는 들썩였고, 곧 주류 기술로 부상하기 시작했다. 텐서플로는 2011년 개발돼 음성인식, 자동자막 기술 등 다양한 서비스 인프...

  37. 텐서플로의 복잡성 숨기는 새로운 AI 언어 '인클링'

  38. 2017.04.18
  39. 인클링(Inkling) 프로그래밍 언어로 인공지능 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있다. 인공지능 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있게 해주는 반사이(Bonsai)의 인클링 프로그래밍 언어는 1.0 배포판에 가까워지고 있다. AI 용 반사이...

  40. 구글 텐서플로 머신러닝, iOS로 확장

  41. 2016.06.30
  42. 오픈소스 라이브러리의 버전 0.9에는 iOS, 라즈베리파이, 파이썬 3.5 지원이 포함돼 있다. 구글의 머신러닝용 오픈소스 라이브러리인 텐서플로가 애플의 iOS 모바일 플랫폼을 지원하고 있다. 텐서플로는 이미 안드로이드에서 사용할 수 있었는...

  43. '머신러닝을 더 빠르게' 구글의 새로운 칩

  44. 2016.05.19
  45. 지능형 애플리케이션 측면에서 크게 발전한 새로운 텐서 프로세싱 유닛이 소개됐다. Google's custom Tensor Processing Unit, or TPU 구글은 맞춤 제작한 칩을 1년 이상 사용해 머신러닝 시스템 속도가...

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