즐거운 사람과 컴퓨터 즐거운 사람과 컴퓨터

* 강재 우 교수 연구 팀은 ' 기계학습' 기술을 기반으로 암 환자의 유전체 정보를 활용해 단백질들의 활성도를 예측하는 알고리즘을 만들었다.* 강재 우 교수는 “ 의학 빅 데이터에 기계학습 기술을 적용한 인공지능이 암 세포의 생명활동에 대한 실마리를 풀어낸 것” 이라며 “ 암 환자의 단백 체를 예측하는 이번 연구가 유전체 분석에만 국한됐던 기존 암 연구의 틀에서 벗어 나 단 백체 분석의 새로운 지평을 열기를 기대한다” 고 말했다.* 한편 강재 우 교수 연구 팀의 성과는 이 분야 최고 권위 학술지 Nature Method에 게재될 예정이다.원문보기 : http://www.dhnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=77742

* 이에 기업들은 합법적으로 데이터를 수집하거나 수집된 데이터를 토대로 서비스를 출시하며 완성도를 높여 나가는데 집중하고 있다.* 현재 AI 스피커는 출시 초기 때와는 달리 축적된 사용자 데이터를 기반으로 한층 높아 진 음성 인식률과 다양한 서비스와의 연계로 활용 폭이 점차 넓어 지고 있다.* ▲ 카카오 AI 스피커 ‘ 카카오 미니’ 삼성 SDS도 기업용 AI 시장을 겨냥해 분석 AI ‘ 브라 이 틱스’ 와 대화형 AI ‘ 브리 티 ’를 출시하며 시장 공략에 나섰다.원문보기 : http://www.datanet.co.kr/news/articleView.html?idxno=118371

* 그는 “ 이는 향후 필수적인 기술 과제가 될 것” 이라면서, “ 이 부분에서 AI 나 머신 러닝이 핵심 역할을 하기 시작할 것이라고 본다.* 또 한, 많은 사람들에게는 웹사이트에서 무언가를 원할 때마다 양식을 기입해야 하는 것에 비해 마찰이 훨씬 덜하다” 면서, “2018 년에 큰 인기를 끌 것 같다는 예감이 든다” 고 덧붙였다.* 왜냐하면 그들의 핵심 직무는 이것이 아니기 때문이다.원문보기 : http://www.itworld.co.kr/news/107681

* 이러한 관점에서 AI는 ‘ 창의 ’를 폭발적으로 향상시키기도, 또 요구하기도 하는 혁신 중의 혁신이라고 할 수 있다.* 인간이 가설을 설정하고 이를 검증하는 것이 기존의 방식이었다면, 이제 인간은 ‘ 데이터 ’를 구축하고, AI는 이 데이터를 토대로 가설을 세우고 검증하는 형태의 분업을 도입해야 한다.* " 데이터는 너무나 중요해서 누구나 다 모아야 한다" 고.원문보기 : http://www.ekn.kr/news/article.html?no=333459

* 인공지능 로봇시대의 도래 인공지능 (Artificial Intelligence, AI) 은 인간이 지닌 지적 능력의 일부 또는 전체를 인공적으로 구현한 것이다.* 인공지능과 로봇 기술은 4차 산업혁명시대의 핵심기술이다.* 미국은 백악관 주관으로 2016년 10월 ‘ 인공지능 국가 개발 연구 전략’ 과 인공지능의 미래를 위한 준비‘ 라는 보고서를, 2016년 12월 “AI 와 자동화가 경제에 미치는 영향” 보고서를 연이어 발표하며 인공지능 로봇 시대에 대한 준비를 시작하였으나 인공지능 전반에 대하여 규율하는 제정 법령 또는 입법안은 확인되지 않고 있다.원문보기 : http://www.wsobi.com/news/articleView.html?idxno=55255

* 데이터를 가지고 할 수 있는 일 이런 데이터 금광을 활용할 수 있는 인공 지능과 머신러닝이 부상했다* GPU 기반의 서버가 딥 러닝 알고리즘을 중심으로 한 인공지능을 위한 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 필수 기술로 빠르게 부상하고 있다(CPU가 나머지 대부분을 처리하는 정도)* 데이터 어레이를 지원, 큰 데이터 어레이를 더 빠르게 처리할 수 있도록 만들어졌다* 엔비디아는 하드웨어를 원래 의도와는 다소 다르게 사용할 수 있는 소프트웨어 플랫폼인 CUDA를 통해 딥 러닝 알고리즘을 효과적으로 활용할 수 있는 기술을 구현했다* 따라서 머신러닝 프로젝트를 구현하고 관리할 수 있는 GPU 기능과 전문성을 제공할 수 있는 소수의 인공 지능 및 소프트웨어 엔지니어링 서비스 공급업체를 찾는다 원문보기 : ht..

원문보기 - https://brunch.co.kr/@kakao-it/137 * 충분히 깊은 심층 신경망의 경우 입력층에 가까운 계층들이 데이터 전처리를 담당하도록 훈련되는 경향이 있다* 빅데이터 처리에 중요하게 간주되었던 데이터 전처리 및 결과의 후처리 과정은 인공 신경망 기반의 기계 학습 모형 설계 과정에서도 여전히 매우 중요하다* 그런데 인공 신경망 훈련을 위한 데이터 전처리 과정에서는 일반적인 데이터 분석을 위한 전처리 과정에 더하여 여러 가지를 고려해야 한다 동일한 현상에서 얻은 동일하지 않은 데이터: 정규화의 함정* 어느 데이터 세트를 기준으로 스케일을 맞출 것인가* 이 경우 10점 만점의 데이터는 몇 점을 기준으로 좋아요/아니요로 변환해야 할까* 5점 기준으로 맞출 경우 10점 데이터의 앨리어..

* 뉴질랜드은행(Bank of New Zealand)의 정보시스템과 재무 담당 매니저인 듀에인 맥러드가 경쟁이 치열한 금융 시장에서 고객경험(CX)을 향상하는데 정확한 데이터를 활용하는 것이 왜 중요한지 밝혔다 * 데이터는 단순한 자원이 아니라 BNZ의 맥러드에게 핵심 자산이다 * 그리고 이것이 우리가 경쟁 우위를 이끌어 갈 수 있는 곳이다"고 맥러드는 설명했다원문보기 : http://www.ciokorea.com/news/36028