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Technology

21 9월

머신러닝을 활용하여 비디오에서 의심스러운 동작을 식별하는 법

by Nepirity
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사진촬영과 영상녹화가 기하급수적으로 증가함에 따라 비디오 식별 및 분류 프로세스를 운영하고 자동화하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 고양이가 촬영된 비디오를 식별하는 것부터 물체를 시각적으로 분류하는 것에 이르기까지 다양한 응용 프로그램이 점점 더 보편화되고 있습니다. 전 세계 수백만 명의 사용자가 매일 수십억 분의 비디오를 생성하고 소비하기 때문에 이러한 대규모 영상을 처리할 수 있는 인프라가 필요합니다.빠르게 확장 가능한 인프라, 여러 머신러닝 및 딥 러닝 패키지 관리, 고성능...

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20 9월

인공 지능과 딥 러닝의 보편화

by Nepirity
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딥 러닝은 인공 지능의 급속한 혁신을 주도하고 있으며 산업 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있습니다. 이 글에서는 딥 러닝의 의미, 이 기술을 활용할 때의 과제, 현실의 문제를 해결하는 방법, 그리고 더 중요한 것은 어떻게 데이터 전문가들이 딥 러닝에 쉽게 접근할 수 있는지를 다룹니다.딥 러닝이란 무엇일까요?기계 학습의 특화되고 진보된 형태 인 딥 러닝은 "종단 간 학습"이라는 것을 수행합니다. 딥 러닝 알고리즘에는 일반적으로 구조화되지 않고 이질적인 방대한...

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19 9월

머신러닝 적용사례 제 8장. 글로벌 기업들의 머신러닝 활용 사례들

by Nepirity
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이번 글에서는 머신러닝의 구체적 활용사례를 기술하기보다 글로벌 기업들이 머신러닝을 활용해서 이룩한 성과를 간략하게 요약하겠습니다. 글을 읽어보시면 머신러닝을 활용할 수 있는 산업분야가 무척 다양함을 알 수 있습니다. 관련 산업에 종사하시는 분들께서 인사이트를 얻는 데 도움이 되었으면 하는 바람입니다. 빅데이터와 머신러닝에 대한 새롭고 흥미로운 내용을 준비하여 곧 다시 찾아 뵙겠습니다.  엔터테인먼트의 미래를 제공하는 Comcast수백만 명의 고객을 개인화된 경험에 연결하는 글로벌 기술 및 미디어 회사인 Comcast는 방대한 데이터, 취약한 데이터 파이프라인 및 열악한 데이터...

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19 9월

머신러닝 적용사례 제 7장. 대규모 지리 공간 데이터 처리

by Nepirity
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기술의 발전으로 인해 시기 적절하고 정확한 지리 공간 데이터에 대한 시장이 활성화되었습니다. 매일 수십억 개의 핸드헬드 및 IoT 장치와 수천 개의 항공 및 위성 원격 감지 플랫폼이 수백 엑사바이트의 위치 인식 데이터를 생성합니다. 머신러닝의 발전과 결합된 지리 공간 빅 데이터의 붐으로 여러 산업 분야의 조직이 새로운 제품과 기능을 구축할 수 있습니다.  예를 들어 많은 회사에서 매핑 및 현장 답사와 같은 현지화된 드론 기반 서비스를 제공합니다(Intelligent Cloud 및 Intelligent Edge용으로 개발 참조)....

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16 9월

머신러닝 적용사례 제 6장. 자동차 분류를 위한 컨볼루션 신경망 구현

by Nepirity
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CNN(Convolutional Neural Networks)은 주로 컴퓨터 비전 작업에 사용되는 최첨단 신경망 아키텍처입니다. CNN은 이미지 인식, 객체 위치 파악 및 변경 감지와 같은 다양한 작업에 적용될 수 있습니다. 최근에 파트너인 Data Insights는 자동차 제조업체로부터 주어진 이미지에서 자동차 모델을 식별할 수 있는 Computer Vision 응용 프로그램을 개발해 달라는 요청을 받았습니다. 자동차 모델이 달라도 아주 비슷하게 보일 수 있고 어떤 자동차라도 주변 환경과 사진을 찍는 각도에 따라 매우 다르게 보일...

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16 9월

머신러닝 적용사례 제 5장. 머신러닝을 통한 디지털 병리 이미지 분석 자동화

by Nepirity
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이미징 기술의 발전과 새롭고 효율적인 계산 도구의 가용성으로 인해 디지털 병리학은 연구 및 진단 환경 모두에서 중심 무대를 차지했습니다. WSI(Whole Slide Imaging)는 이러한 변화의 중심에 있어 병리학 슬라이드를 고해상도 이미지로 신속하게 디지털화할 수 있습니다. 슬라이드를 즉시 공유하고 분석할 수 있도록 함으로써 WSI는 이미 재현성을 개선하고 향상된 교육 및 원격 병리학 서비스를 가능하게 했습니다. 오늘날 슬라이드 전체를 고해상도로 디지털화하는 작업은 저렴한 가격으로 1분 이내에 진행할 수 있습니다. 결과적으로 점점 더 많은 의료 및...

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16 9월

머신러닝 적용사례 제 4장. 의사결정 트리 및 MLflow를 사용한 대규모 금융 사기 탐지

by Nepirity
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인공지능을 사용하여 대규모 사기 패턴을 탐지하는 것은 적용 사례에 관계없이 어려운 일입니다. 걸러내야 할 방대한 양의 과거 데이터, 끊임없이 진화하는 머신러닝 및 딥 러닝 기술의 복잡성, 사기 행위의 극소수 실제 사례는 바늘이 어떻게 생겼는지 모른 채 건초 더미에서 바늘을 찾는 것과 비슷합니다. 금융 서비스 산업에서 보안에 대한 늘어난 우려와 어떻게 사기 행위가 확인되었는지를 설명하는 것은 작업의 복잡성을 더욱 증가시킵니다.  이러한 탐지 패턴을 구축하기 위해 도메인 전문가...

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16 9월

머신러닝 적용사례 제 3장. Prophet 및 Apache Spark를 통한 세밀한 시계열 예측

by Nepirity
in Technology
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시계열 예측의 발전으로 소매업체는 보다 안정적인 수요 예측을 할 수 있습니다. 이제 과제는 기업이 제품 재고를 정밀하게 조정할 수 있도록 세분화된 수준에서 시기적절하게 예측하는 것입니다. 이러한 문제에 직면한 점점 더 많은 기업들이 Apache Spark 및 Facebook Prophet을 활용하여 과거 솔루션의 확장성과 정확성 한계를 극복하게 되었습니다. 이 게시물에서는 시계열 예측의 중요성에 대해 논의하고 일부 샘플 시계열 데이터를 시각화한 다음 Facebook Prophet의 사용을 보여주는 간단한 모델을 구축할 것입니다. 단일 모델을 구축하는 데 익숙해지면 Prophet과 Apache Spark의 마법을 결합하여...

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15 9월

머신러닝 적용사례 제 2장. Dynamic time warping과 MLflow를 활용한 판매 동향 감지

by Nepirity
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배경 당신이 3D 인쇄 제품을 만드는 회사를 소유하고 있다고 상상해 보십시오. 재작년에는 전화 케이스를 판매했지만 작년에는 드론 프로펠러의 매우 일관된 수요를 봐 왔기 때문에 드론 프로펠러를 생산하고 판매했습니다. 새해가 곧 다가오는 시점에서 당신은 회사에서 내년에 무엇을 생산해야 하는지 제조팀과 함께 고민하고 있습니다. 추가적으로 3D 프린터를 구입하면 더 큰 대출을 받아야 하기 때문에 프린터가 항상 100%에 가까운 가동률로 돌아가는지 확인해야 합니다.   당신은 노련한 경영자이기 때문에 내년에 공장의 생산 능력이 일정하지 않을 것이라는 것을...

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14 9월

머신러닝 적용사례 제 1장. Dynamic time warping에 대한 기초적인 이해

by Nepirity
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오늘날 머신러닝에 대해 많은 사람들이 이야기하고 있지만 실제로 어떤 원리에 의해 무엇을 위해 활용되고 있는지 구체적으로 알고 있는 사람은 많지 않습니다. 이러한 내용이 궁금하신 분들을 위해서 앞으로 몇 편의 글을 통해 머신러닝의 활용사례에 대해 설명해 드리고자 합니다. 참고로, 본 내용의 상당 부분은 인공지능(AI)·데이터 전문 기업 데이터브릭스가 제공하는 블로그 게시글을 번역한 것임을 사전에 밝힙니다. 원문을 직접 읽어보고 싶으신 분은 여기서 eBook을 다운로드 받아 보시기 바랍니다. 오늘은 그 첫번째 시간으로서 Dynamic time warping(줄여서 DTW,...

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