대부분의 사람들에게 (심지어는 개발자들에게도) 머신러닝은 접근하기 쉽지 않은 분야입니다. 그러한 분들을 위해서 머신러닝 완전정복(Machine Learning Mastery)이라는 웹사이트를 소개하고자 합니다. 이 사이트의 운영자인 Jason Brownlee 박사는 머신러닝이라는 한가지 주제로 기초부터 고급과정까지 방대한 지식을 공유하고 있습니다. 앞으로 매일매일 네피리티 블로그를 통해서 Jason Brownee 박사의 머신러닝 완전정복 시리즈를 연재해 드리겠습니다. 이 글이 머신러닝을 배우는 데 도움이 되었다고 생각하시면 머신러닝 완전정복 사이트를 방문하여 Jason Brownee 박사에게 감사의 댓글을 남겨...

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전이 학습은 작업을 위해 개발된 모델이 두번째 작업의 모델의 시작점으로 재사용되는 머신러닝 방법입니다.신경망 모델을 개발하는 데에는 방대한 계산과 인력, 시간이 필요하기 때문에 사전 학습된 모델을 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 작업의 시작점으로 사용하는 것이 일반적입니다.이 글에서는 전이 학습을 사용하여 학습 속도를 높이고 딥 러닝 모델의 성능을 향상시키는 방법을 알아볼 것입니다.글의 요점은 다음과 같습니다 :어떤 전이 학습을 어떻게 사용하는지.딥 러닝에서 전이 학습의 일반적인 예.자신의 예측 모델링 문제에...

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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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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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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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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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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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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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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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비즈니스가 성장함에 따라 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 사용량이 증가하고 있다면 비용에 대해 고민하지 않을 수 없습니다. 이럴 때 예산에 여유가 있는 기업형 고객이나 소규모 프로젝트를 운영하는 개인/소기업의 경우 불필요한 리스크를 부담하지 않고 누구나 다 아는 빅테크 회사의 제품을 선택합니다. (아마존, 마이크로소프트, 구글, NHN, 카카오 등) 전자의 경우 불필요한 리스크를 부담하지 않아도 되고 후자의 경우는 이들 회사가 제공하는 프리 티어, 크레딧 등으로 거의 공짜에 가깝게 서비스를 운영할...

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