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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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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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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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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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안녕하세요. 클라우드서비스 전문기업 네피리티입니다. 저희 네피리티가 2022년 중소기업 클라우드서비스 이용지원(바우처) 사업의 공급기업으로 선정 되었습니다.  중소기업이라면 클라우드 이용료를 최대 1,550만원 지원 받을 수있는 2022년 중소기업 클라우드서비스 이용지원(바우처) 사업의 수요기업으로 신청하세요! 본 사업의 수요기업으로 선정되면 네피리티의 클라우드 서비스 이용료를 80% 할인 받을 수 있습니다. ▶ 신청기간 : ~ 2022년 04월 25일 (금) 24시 ▶ 사업명 : 2022년 중소기업 클라우드서비스 이용지원(바우처) 사업 ▶ 사업목적 : 국내 중소기업 대상 클라우드서비스 도입지원을 통해 클라우드 기반의...

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