머신러닝의 하위 범주인 딥 러닝은 다중 계층 신경망을 사용해서 이미지 인식, 자연어 처리(NLP), 기계 번역 같이 전통적으로 어려운 기계 작업을 대규모로 자동화한다.   2015년에 구글에서 탄생한 텐서플로우는 학계와 기업 양쪽 모두에서 가... ...
美 통신회사이자 미디어 그룹 컴캐스트(Comcast)에서 지난 2017년부터 EVP 겸 CIO로 재직 중인 릭 리오볼리를 만나 그가 고객 라이프사이클 관리, 데이터, 엔터프라이즈 IT를 어떻게 이끌어 나가고 있는지 이야기를 나눠봤다.  리오... ...
디지털 트랜스포메이션의 성패를 가르는 주요 요소는 데이터에 대한 강력한 문화와 아키텍처다. 디지털 트랜스포메이션이라는 용어는 기술 주도적 조직 변화라는 생각이 들게 하지만, 사실 비즈니스 운영을 최적화하고 고객 서비스를 개선하기 위한 핵심 요소는 데이... ...
아마존웹서비스가 AWS 리인벤트(AWS re:Invent) 행사에서 ‘아마존 데브옵스 구루(Amazon DevOps Guru)’를 발표했다.  아마존 데브옵스 구루는 머신러닝을 이용하는 완전 관리형 운영 서비스로, 개발자들이 자동으로 운영 ... ...
아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)가 AWS 리인벤트(AWS re:Invent)에서 산업용 머신러닝 서비스 ▲아마존 모니트론(Amazon Monitron) ▲아마존 룩아웃 포 이큅먼트(Amazon Lookout for E... ...
알파고 개발사인 구글 딥마인드에서 지난 2018년에 단백질 구조 예측용으로 개발한 ‘알파폴드’(Alphafold)가 최근 한 대회에 참가해 높은 성적을 거둬 눈길을 끈다.   30일(현지시간) 딥마인드 블로그에 따르면, 알파폴드는 인공지능... ...
인공지능과 머신러닝은 많은 이점을 제공한다. 하지만 동시에 새로운 취약점을 가져오기도 한다. 이러한 위험을 최소화할 방법을 살펴본다.  신기술을 도입할 때 보안을 뒷전으로 미루는 경우가 많다. 새로운 제품이나 서비스를 최대한 빠르게, 그리고... ...
데이터가 21세기의 원유(原油)라고 할지라도 이를 시추하는 방법을 모른다면 말짱 도루묵이다. ‘데이터 생명주기(Data Lifecycle)’에는 여러 단계가 있다. 이 때문에 시추부터 생산까지 전체 생명주기를 다룰 수 있는 방법이 필요하다. ... ...
지난 서른다섯 번째 글에서 빅데이터 현상이 왜 일어나는지 같이 생각해본 바 있다. 빅데이터 현상은 사실 컴퓨터의 컴퓨팅 능력의 한계가 데이터 처리의 수요와 요구사항을 따라잡지 못하기 때문에 나타나는 현상이며, 결국 컴퓨터 기술 발전의 역사는 빅데이터 ... ...
"지난 10년 동안 변화의 물결과 씨름한 글로벌 소매 산업은, 지금까지 가장 역동적이고 예측할 수 없는 시기에 직면해 있다. 코로나19와 직면한 상황에서 소매 업체 경영진들과 대화를 나누어 보면, 클라우드 인프라, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) ... ...
‘오토ML(AutoML)’은 개발자를 데이터 과학자로 바꿀 준비가 돼 있다. 반대 경우도 마찬가지다. 오토ML이 데이터 과학을 어떻게 더 나은 방향으로 변화시키는 걸까? 앞으로 10년 후에는, 현재 우리가 알고 있는 데이터 과학자가 없어질 것이다. ... ...
도시가 갈수록 뜨거워지고 있다. 지구 온난화로 평균 기온이 높아진 데다, 콘크리트로 지어진 도시에 갇힌 열이 갈 곳이 없다. 같은 도시 공간에서도 특별히 뜨거운 곳이 생기기도 하는데 이를 열섬(Urban Heat Island)이라고 한다. 구글이 ‘트... ...
애플에 따르면 M1-컴파일 버전의 텐서플로우(TensorFlow)가 기존 텐서플로우 스크립트를 그대로 실행하면서 여러 벤치마크 결과에서 몇 배 빠른 성능을 제공하는 것으로 나타났다.    18일(현지 시각) 애플이 텐서플로우 2.... ...
알고리즘의 ‘비즈니스 가치’는 무엇인가? 틱톡(TikTok) 매각 협상이 교착 상태에 빠져 있다. 주요 걸림돌은 ‘알고리즘’ 이전 여부다. 지난 8월 중국 정부가 기술 수출 규제 조치를 내놓으면서 틱톡의 추천 알고리즘을 매입하려면 중국 정부의 승인을... ...
‘인공지능(Artificial Intelligence, AI)’을 적절하게 활용한다면 CIO는 모든 경영진이 부러워할 만한 위치에 빠르게 오를 수 있다.  조직 이해관계자의 관점에서 IT 역할을 이해하는 것은 ‘IT가 어떻게 변화해야 할지’... ...
  1. 텐서플로우에서 파이토치로··· 기업 3곳의 이유 있는 전환

  2. 2020.12.07
  3. 머신러닝의 하위 범주인 딥 러닝은 다중 계층 신경망을 사용해서 이미지 인식, 자연어 처리(NLP), 기계 번역 같이 전통적으로 어려운 기계 작업을 대규모로 자동화한다.   2015년에 구글에서 탄생한 텐서플로우는 학계와 기업 양쪽 모두에서 가...

  4. 인터뷰ㅣ컴캐스트 CIO가 전하는 ‘IT’가 ‘혁신 주체’로 변화할 수 있었던 이유 

  5. 2020.12.04
  6. 美 통신회사이자 미디어 그룹 컴캐스트(Comcast)에서 지난 2017년부터 EVP 겸 CIO로 재직 중인 릭 리오볼리를 만나 그가 고객 라이프사이클 관리, 데이터, 엔터프라이즈 IT를 어떻게 이끌어 나가고 있는지 이야기를 나눠봤다.  리오...

  7. 디지털 트랜스포메이션 동력, ‘데이터’로부터 얻는다

  8. 2020.12.04
  9. 디지털 트랜스포메이션의 성패를 가르는 주요 요소는 데이터에 대한 강력한 문화와 아키텍처다. 디지털 트랜스포메이션이라는 용어는 기술 주도적 조직 변화라는 생각이 들게 하지만, 사실 비즈니스 운영을 최적화하고 고객 서비스를 개선하기 위한 핵심 요소는 데이...

  10. AWS, 아마존 데브옵스 구루 발표

  11. 2020.12.03
  12. 아마존웹서비스가 AWS 리인벤트(AWS re:Invent) 행사에서 ‘아마존 데브옵스 구루(Amazon DevOps Guru)’를 발표했다.  아마존 데브옵스 구루는 머신러닝을 이용하는 완전 관리형 운영 서비스로, 개발자들이 자동으로 운영 ...

  13. AWS, 산업용 머신러닝 서비스 5종 발표

  14. 2020.12.02
  15. 아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)가 AWS 리인벤트(AWS re:Invent)에서 산업용 머신러닝 서비스 ▲아마존 모니트론(Amazon Monitron) ▲아마존 룩아웃 포 이큅먼트(Amazon Lookout for E...

  16. 구글 딥마인드 '알파폴드', 단백질 구조 예측 AI 대회서 1위

  17. 2020.12.01
  18. 알파고 개발사인 구글 딥마인드에서 지난 2018년에 단백질 구조 예측용으로 개발한 ‘알파폴드’(Alphafold)가 최근 한 대회에 참가해 높은 성적을 거둬 눈길을 끈다.   30일(현지시간) 딥마인드 블로그에 따르면, 알파폴드는 인공지능...

  19. 마냥 웃을 순 없다··· AI 그리고 ML 프로젝트, 얼마나 '안전'한가? 

  20. 2020.11.30
  21. 인공지능과 머신러닝은 많은 이점을 제공한다. 하지만 동시에 새로운 취약점을 가져오기도 한다. 이러한 위험을 최소화할 방법을 살펴본다.  신기술을 도입할 때 보안을 뒷전으로 미루는 경우가 많다. 새로운 제품이나 서비스를 최대한 빠르게, 그리고...

  22. 선택 아닌 필수··· ‘통합 데이터 생명주기 솔루션’이 필요한 이유 

  23. 2020.11.27
  24. 데이터가 21세기의 원유(原油)라고 할지라도 이를 시추하는 방법을 모른다면 말짱 도루묵이다. ‘데이터 생명주기(Data Lifecycle)’에는 여러 단계가 있다. 이 때문에 시추부터 생산까지 전체 생명주기를 다룰 수 있는 방법이 필요하다. ...

  25. 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터의 미래 (13)

  26. 2020.11.27
  27. 지난 서른다섯 번째 글에서 빅데이터 현상이 왜 일어나는지 같이 생각해본 바 있다. 빅데이터 현상은 사실 컴퓨터의 컴퓨팅 능력의 한계가 데이터 처리의 수요와 요구사항을 따라잡지 못하기 때문에 나타나는 현상이며, 결국 컴퓨터 기술 발전의 역사는 빅데이터 ...

  28. 구글, '소매업에서 AI/ML 혁신' 백서 공개··· "코로나19가 혁신 앞당긴다"

  29. 2020.11.23
  30. "지난 10년 동안 변화의 물결과 씨름한 글로벌 소매 산업은, 지금까지 가장 역동적이고 예측할 수 없는 시기에 직면해 있다. 코로나19와 직면한 상황에서 소매 업체 경영진들과 대화를 나누어 보면, 클라우드 인프라, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) ...

  31. 10년 후, 데이터 과학자 사라진다?··· ‘오토ML’로 싹 달라진다!

  32. 2020.11.20
  33. ‘오토ML(AutoML)’은 개발자를 데이터 과학자로 바꿀 준비가 돼 있다. 반대 경우도 마찬가지다. 오토ML이 데이터 과학을 어떻게 더 나은 방향으로 변화시키는 걸까? 앞으로 10년 후에는, 현재 우리가 알고 있는 데이터 과학자가 없어질 것이다. ...

  34. 도심 식목에 AI 활용··· 구글, 열섬 현상 해법 '트리 캐노피 랩' 프로젝트 제시

  35. 2020.11.19
  36. 도시가 갈수록 뜨거워지고 있다. 지구 온난화로 평균 기온이 높아진 데다, 콘크리트로 지어진 도시에 갇힌 열이 갈 곳이 없다. 같은 도시 공간에서도 특별히 뜨거운 곳이 생기기도 하는데 이를 열섬(Urban Heat Island)이라고 한다. 구글이 ‘트...

  37. 애플, ‘M1 맥’에 최적화된 ‘텐서플로우 포크 버전’ 공개

  38. 2020.11.19
  39. 애플에 따르면 M1-컴파일 버전의 텐서플로우(TensorFlow)가 기존 텐서플로우 스크립트를 그대로 실행하면서 여러 벤치마크 결과에서 몇 배 빠른 성능을 제공하는 것으로 나타났다.    18일(현지 시각) 애플이 텐서플로우 2....

  40. 알고리즘 없이 미래도 없지만… 무엇보다 중요한 건 ‘데이터 정리’

  41. 2020.11.16
  42. 알고리즘의 ‘비즈니스 가치’는 무엇인가? 틱톡(TikTok) 매각 협상이 교착 상태에 빠져 있다. 주요 걸림돌은 ‘알고리즘’ 이전 여부다. 지난 8월 중국 정부가 기술 수출 규제 조치를 내놓으면서 틱톡의 추천 알고리즘을 매입하려면 중국 정부의 승인을...

  43. 칼럼ㅣ‘비즈니스 전략가’가 된 CIO, ‘AI’로 입지 강화에 나서라

  44. 2020.11.12
  45. ‘인공지능(Artificial Intelligence, AI)’을 적절하게 활용한다면 CIO는 모든 경영진이 부러워할 만한 위치에 빠르게 오를 수 있다.  조직 이해관계자의 관점에서 IT 역할을 이해하는 것은 ‘IT가 어떻게 변화해야 할지’...

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