이미 수많은 기업과 기관들이 빅데이터와 예측 분석, 자동화된 알고리즘으로 비즈니스 프로세스와 고객 지원, 의사결정을 강화하는 데 도움을 주는 도구와 서비스를 찾고 있다. IDC에 따르면, 2018년에는 기업과 ISV 개발자 가운데 75%가 최소 1개 이상의 애플리케이션 ...
효율과 경쟁력 강화를 위해 인공지능 기술을 활용하는 금융 서비스 기업이 증가하고 있다. 그러나 최신 기술 도입으로 인한 리스크와 공포도 함께 수반되고 있다. 금융 안정성 이사회(Financial Stability Board)가 발행한 보고서는 은행에서 인공 ...
AI
2018.03.15
오길비의 제이슨 데이비가 SXSW 행사에서 이뤄진 AI 관련 논의에 대해 기고했다. 작년 SXSW 행사에 대한 기고문에서 필자는 기술 분야에서 나타난 발전들이 마케팅 뿐 아니라 사회적인 충격을 가져올 것이라고 기술했다. 올해의 행사는 이러한 전망을 확인할 수 있는 ...
헤지펀드 회사들이 알고리즘 트레이딩 전략으로 첨단 기술 도입에 나서고 있다. 트레이딩 전략에서 경쟁우위를 차지하고자 하는 헤지펀드가 인공지능에 점점 더 많은 관심을 보이기 시작했다. 헤지펀드가 고객 자산을 거래하는 컴퓨터와 알고리즘에 초점을 맞추고 하는 양적 ...
당신이 법률 서비스업에 종사하든 햄버거 뒤집는 일을 하든 당신의 업무는 자동화와 알고리즘으로 필연적으로 영향을 받게 될 것이다. 어떤 사람에게는 근무 시간에 고부가가치의 일을 할 수 있도록 자유롭게 된다는 것을 의미한다. 하지만 다른 사람에게는 일자리 손실 ...
"자사 제품의 인공지능이 내린 결정을 설명할 수 없는 기업이라면 시장에서 퇴출되어야 한다." IBM의 최고 책임자 지니 로메티의 말이다. 로메티는 스위스 다보스 스키 리조트에서 열리는 세계 경제 포럼(World Economic Forum)의 일환 ...
유럽의 주요 은행들이 방대한 보유 데이터를 활용해 규제 준수뿐 아니라 고객 참여도 및 운영 효율을 개선할 수 있는 AI 기술에 주목하고 있다. 진짜 이득을 더 얻는 쪽이 고객인지 아니면 은행 자신인지는 논란의 여지가 있으며, 결과는 규제 당국의 감시 ...
인공지능 애플리케이션을 노린 적대적 공격에 대한 우려가 높아지고 있다. 그러나 이러한 공격에 대비하는 기술 또한 부상하고 있다. 공격자가 AI 애플리케이션을 속일 목적으로 이미지, 비디오, 연설, 기타 데이터에 거의 보이지 않는 변경을 가하는 경우 이런 정교한 기 ...
알고리즘은 우리의 연락 상대와 쇼핑 목록, 방문 장소, 수입, 심지어 결혼 상대까지 접수했다. SNS 마케팅 전문업체 위아소셜(We Are Social)은 마케터가 이 새로운 현상을 어떻게 활용할지에 대한 방안을 당장 수립해야 하며 그렇지 않으면 경쟁자들에게 난공불락의 ...
네트워킹 분야에서 머신러닝은 자동화 못지 않은 인기 주제다. 네트워킹 분야의 많은 머신러닝 애플리케이션이 아직은 여러 해 뒤의 이야기이지만, 가능성 면에서는 10여 년에 한 번씩 등장해 네트워크의 동작 방식을 근본적으로 바꿔 놓는 몇 안되는 기술 중의 하나가 될 가능성 ...
사진 속 인물을 인식하는 구글 포토의 알고리즘은 신비할 정도로 탁월하다. 사진이 수천 장일지라도 이 알고리즘은 사진 속 인물을 빠르게 파악해 분류하는 재주를 보여준다. 구글이 최신 업데이트를 통해 그 편의성을 더욱 개선시켰다. 안드로이드 폴리스가 처음 보도 ...
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 ...
자율주행 자동차와 사람이 운전하는 자동차가 도로 위에서 함께 달릴 수 있도록 돕는 소프트웨어가 개발됐다. 자율주행 차가 이미 개발됐지만, 이를 위한 기술, 제도, 법규 등의 준비가 돼 있을까? 다른 새로운 기술과 마찬가지로 사람이 조수석에 앉고 운전석에는 아무도 ...
'킬러(살인마)' 로봇이 큰 문제가 될 것이라는 경고를 들었을지 모르겠다. IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)는 이 문제를 해결하고 싶어한다. IEEE GIECAIAS(Global In ...
머신러닝이 확산되면서 이를 둘러싼 시행착오도 늘어나고 있다. 여기 기업이 흔히 저지르는 머신러닝 실수들을 정리했다.   머신러닝은 더 이상 공상 과학 영화 속 이야기가 아니다. 시리나 알렉사 같은 음성인식부터 페이스북 자동 태그, 아마존 상품 추천 ...
  1. 장밋빛 기대에 찬물··· 흔한 '데이터 과학' 실수 12가지

  2. 2018.05.11
  3. 이미 수많은 기업과 기관들이 빅데이터와 예측 분석, 자동화된 알고리즘으로 비즈니스 프로세스와 고객 지원, 의사결정을 강화하는 데 도움을 주는 도구와 서비스를 찾고 있다. IDC에 따르면, 2018년에는 기업과 ISV 개발자 가운데 75%가 최소 1개 이상의 애플리케이션(적용 분야)에 AI나 머신러닝을 사용할 전망이다. 이렇게 데이터를 활용해 의사 결정을 내리고, 성과를 향상시키는 데 많은 관심이 쏠려 있지만, 데이터 사이언스 전문가와 전문성은 아직...

  4. 바클레이 부사장이 우려하는 '4가지 은행 AI 리스크'

  5. 2018.03.27
  6. 효율과 경쟁력 강화를 위해 인공지능 기술을 활용하는 금융 서비스 기업이 증가하고 있다. 그러나 최신 기술 도입으로 인한 리스크와 공포도 함께 수반되고 있다. 금융 안정성 이사회(Financial Stability Board)가 발행한 보고서는 은행에서 인공지능 기술 사용이 금융 안정성에 리스크를 야기할 수 있다는 점을 들어 우려를 표명했다. 이 보고서는 “인공지능 및 머신러닝 방식은 해석 능력이나 감사 가능성 등이 결여되어 ...

  7. 기고 | SXSW에서 논의된 AI의 불편한 진실

  8. AI
    2018.03.15
  9. 오길비의 제이슨 데이비가 SXSW 행사에서 이뤄진 AI 관련 논의에 대해 기고했다. 작년 SXSW 행사에 대한 기고문에서 필자는 기술 분야에서 나타난 발전들이 마케팅 뿐 아니라 사회적인 충격을 가져올 것이라고 기술했다. 올해의 행사는 이러한 전망을 확인할 수 있는 자리였다. AI가 영화 제작, 터랙티브 및 음악 전반에 걸친 SXSW의 모든 트랙에서 논의되고 있었다. 그러나 올해의 어조는 다소 다르다. 예산이 신중한 검토 없이 투하되고 있고 데...

  10. 8가지 사례로 본 헤지펀드의 AI·머신러닝 사용법

  11. 2018.03.08
  12. 헤지펀드 회사들이 알고리즘 트레이딩 전략으로 첨단 기술 도입에 나서고 있다. 트레이딩 전략에서 경쟁우위를 차지하고자 하는 헤지펀드가 인공지능에 점점 더 많은 관심을 보이기 시작했다. 헤지펀드가 고객 자산을 거래하는 컴퓨터와 알고리즘에 초점을 맞추고 하는 양적 거래는 자연스러운 머신러닝 시험대가 됐다. 또한 헤지펀드의 양적 거래는 빅데이터 동향을 파악하고 고속으로 실행하는 데 적합하다. 블룸버그 통신의 보도에 따르면, 런던에 본사를 둔 헤...

  13. 전세계 근로자 대상 온라인 교육··· CA·시스코·HPE·SAP 등 동참

  14. 2018.01.26
  15. 당신이 법률 서비스업에 종사하든 햄버거 뒤집는 일을 하든 당신의 업무는 자동화와 알고리즘으로 필연적으로 영향을 받게 될 것이다. 어떤 사람에게는 근무 시간에 고부가가치의 일을 할 수 있도록 자유롭게 된다는 것을 의미한다. 하지만 다른 사람에게는 일자리 손실을 의미한다. 이 새로운 세상에서 보람 있는 고용을 유지하는 일이 점점 더 어려워지고 있다. 이번 주 초 보스턴 컨설팅 그룹과 공동으로 세계경제포럼(World Economic Foru...

  16. "설명할 수 없는 AI라면 퇴출되어야 한다" IBM 지니 로메티

  17. 2018.01.25
  18. "자사 제품의 인공지능이 내린 결정을 설명할 수 없는 기업이라면 시장에서 퇴출되어야 한다." IBM의 최고 책임자 지니 로메티의 말이다. 로메티는 스위스 다보스 스키 리조트에서 열리는 세계 경제 포럼(World Economic Forum)의 일환으로 발간한 기고문에서 AI 관련 투명성을 특징을 하는 '데이터 책임이라는 시대로는 시대'(new era of data responsibility)를 촉구했다. IBM의...

  19. 금융 업계의 AI·머신러닝 활용처 10선

  20. 2017.12.08
  21. 유럽의 주요 은행들이 방대한 보유 데이터를 활용해 규제 준수뿐 아니라 고객 참여도 및 운영 효율을 개선할 수 있는 AI 기술에 주목하고 있다. 진짜 이득을 더 얻는 쪽이 고객인지 아니면 은행 자신인지는 논란의 여지가 있으며, 결과는 규제 당국의 감시에 달려 있다. 인터넷의 아버지 팀 버너스리는 AI 시스템이 금융계 일부로 포함될 가능성과 이것이 시스템의 공정성에 시사하는 바에 대해 바로 최근에 경고한 바 있다. 그렇다면 주요...

  22. 기고 | AI 노린 적대적 공격, 어떻게 대비할 것인가

  23. 2017.08.16
  24. 인공지능 애플리케이션을 노린 적대적 공격에 대한 우려가 높아지고 있다. 그러나 이러한 공격에 대비하는 기술 또한 부상하고 있다. 공격자가 AI 애플리케이션을 속일 목적으로 이미지, 비디오, 연설, 기타 데이터에 거의 보이지 않는 변경을 가하는 경우 이런 정교한 기술을 믿기란 어려워질 것이다. 가령 이런 공격은 AI구동 자율주행 자동차가 장애물을 인지하는 능력, 콘텐츠 필터 성능, 액세스 시스템의 불법침입 억제능력을 약화시킬 수 있다. 일...

  25. AI는 마케팅을 어떻게 바꿔놓을까

  26. 2017.06.02
  27. 알고리즘은 우리의 연락 상대와 쇼핑 목록, 방문 장소, 수입, 심지어 결혼 상대까지 접수했다. SNS 마케팅 전문업체 위아소셜(We Are Social)은 마케터가 이 새로운 현상을 어떻게 활용할지에 대한 방안을 당장 수립해야 하며 그렇지 않으면 경쟁자들에게 난공불락의 우위를 내주게 될 것을 각오해야 한다고 경고했다. 비비드 페스티벌(Vivid Festival)에서 ‘기계를 대상으로 한 마케팅: 알고리즘이 미래의 모든 것을 지배하...

  28. 인터뷰 | 데이빗 마이어에게 듣는 머신러닝과 네트워크와 보안

  29. 2017.06.01
  30. 네트워킹 분야에서 머신러닝은 자동화 못지 않은 인기 주제다. 네트워킹 분야의 많은 머신러닝 애플리케이션이 아직은 여러 해 뒤의 이야기이지만, 가능성 면에서는 10여 년에 한 번씩 등장해 네트워크의 동작 방식을 근본적으로 바꿔 놓는 몇 안되는 기술 중의 하나가 될 가능성이 있다. 결국 아마존이나 애플, 페이스북, 구글, 바이두 등의 선도 업체는 이미 머신러닝을 이용해 자사 제품과 비즈니스 프로세스를 바꾸고 있다. 희망적인 것은, 기술이 성숙하면 ...

  31. 구글 포토 신기능 업데이트··· '사진 속 인물 확인과 분류를 더 쉽게'

  32. 2017.04.06
  33. 사진 속 인물을 인식하는 구글 포토의 알고리즘은 신비할 정도로 탁월하다. 사진이 수천 장일지라도 이 알고리즘은 사진 속 인물을 빠르게 파악해 분류하는 재주를 보여준다. 구글이 최신 업데이트를 통해 그 편의성을 더욱 개선시켰다. 안드로이드 폴리스가 처음 보도한 이번 업데이트로 인해 구글 포토 사용자는 특정 인물 페이지를 굳이 찾아들어가지 않더라도 구글 포토가 인식한 인물을 쉽게 확인할 수 있다. 메인 라이브러리를 탐색할 때 인포 아이콘을 클릭...

  34. 좀더 깊이 있게 살펴보는 딥러닝의 '의미'와 '활용법'

  35. 2017.02.08
  36. 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 ...

  37. '자율주행 자동차도 함께 달린다' 도로 위 차량간 통신 알고리즘 개발

  38. 2017.02.02
  39. 자율주행 자동차와 사람이 운전하는 자동차가 도로 위에서 함께 달릴 수 있도록 돕는 소프트웨어가 개발됐다. 자율주행 차가 이미 개발됐지만, 이를 위한 기술, 제도, 법규 등의 준비가 돼 있을까? 다른 새로운 기술과 마찬가지로 사람이 조수석에 앉고 운전석에는 아무도 앉지 않은 채 자동차가 움직이도록 하기까지는 시간이 걸릴 것이다. 그런데 이 시기가 조금 더 빨라질 것으로 기대됐다. 최근 스위스연방공과대학(Swiss Federal Institute of...

  40. 'AI·알고리즘·로봇' 윤리 문제 고민하라

  41. 2016.12.15
  42. '킬러(살인마)' 로봇이 큰 문제가 될 것이라는 경고를 들었을지 모르겠다. IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)는 이 문제를 해결하고 싶어한다. IEEE GIECAIAS(Global Initiative for Ethical Considerations in Artificial Intelligence and Autonomous Systems), 즉 인공지능 및 자동화 시스템의...

  43. 머신러닝 프로젝트를 망치는 '6가지 흔한 실수'

  44. 2016.11.08
  45. 머신러닝이 확산되면서 이를 둘러싼 시행착오도 늘어나고 있다. 여기 기업이 흔히 저지르는 머신러닝 실수들을 정리했다.   머신러닝은 더 이상 공상 과학 영화 속 이야기가 아니다. 시리나 알렉사 같은 음성인식부터 페이스북 자동 태그, 아마존 상품 추천에 이르기까지, 머신러닝은 우리 일상에 밀접히 닿아 있는 각종 기술의 이면에 자리하고 있다. 아울러 네트워크 효율성을 증대시키기 위해 머신러닝 알고리즘을 이용하려는 기업들도 늘고 있으...

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