지난 8월, 이탈리아 피렌체에서 ACL 2019가 진행됐습니다. ACL(Association for Computational Linguistics)은 '전산언어학'으로 저명한 컨퍼런스 입니다. 이번 행사에는 당사 구성원들도 참관했는데요. 학회를 통해 ML(머신러닝)/DL(딥러닝) 기반 NLP(자연어 처리) 최신 연구동향을 확인하고, Aibril Platform 개선을 위한 인사이트를 얻었다고 합니다. 그럼 지금부터 열기가 가득했던 ACL 2019 현장의 후기를 들어보도록 하겠습니다!
2017년과 2018년에 이어 NVIDIA AI Conference에 참석했습니다. (https://www.nvidia.com/ko-kr/ai-conference/) 기업 인수와 신규 칩셋 등 NVIDIA의 최신 소식을 접할 수 있었고, NVIDIA와 국내 기업들이 협업을 흥미롭게 살펴볼 수 있었습니다.[Link 1. ‘NVIDIA Deep Learning Day 2017’ ] Keynote (Marc Hamilton, VP of Solutions Architecture and Engineering) CPU + GPU Architecture로 많은 난제들을 해결해 왔습니다. 2006년에 출시된 CUDA GPU는 이후로 열 차례 Version release를 통해 속도와 에너지 효율성을 개선하며 성장을 이..
- 클라우드 제트 포털서 회원 가입 후 데이터 올리면 손쉽게 활용 - 불량 판별·가격 예측·상품 추천·보험 심사 분류·대기오염 예측 등 활용 분야도 다양 - 다양한 소스 데이터 신속히 분석해 보기 편한 대시보드 형태로 제공도 가능 SK㈜ C&C(사업대표 사장:안정옥, www.sk.co.kr)는 10일, 클라우드 제트 기반 빅데이터 분석 서비스 ‘AccuInsight+(아큐인사이트 플러스) 퍼블릭 서비스 8종’을 공개했다. 이번 서비스 오픈에 따라 비즈니스나 연구 목적에 맞는 데이터를 보유한 기업·기관·대학·연구소 등에서 값비싼 솔루션을 구매하지 않고도 빅데이터 분석 체계를 구성하고 머신러닝·딥러닝 기반의 빅데이터 분석 알고리즘을 적용시킬 수 있게 됐다. 이용을 위해서는 별도 설정 없이 본인이 가지고 있는..
Analytic와 engineering 영역의 기술 동향을 파악하고자 컨퍼런스에 참가했는데요. 최근 클라우드 기반의 빅데이터 서비스, 머신러닝/딥러닝 등 고급서비스에 대한 니즈가 계속 증가하고, 기존의 빅데이터 플랫폼이 ‘AI Platform’으로 서비스 영역이 확대되는 등 변화가 지속되고 있습니다. 이번 컨퍼런스를 크게 3가지로 나누면 Tutorial, Keynote, Session으로 구분 지을 수 있는데요. Tutorial에서는 Tensorflow/Python을 활용한 머신러닝/딥러닝, 여전히 강세인 Spark 그리고 Kafka 관련 Tutorial이 주를 이뤘습니다. 마지막으로 3일간 진행된 다양한 Session들의 핵심 Keyword를 뽑는다면, Streaming/Kafka/Kubernets/딥..
아큐인사이트플러스(Accuinsight+)는 빅데이터 Biz 모델 구축을 통해 정확한 인사이트를 발견할 수 있는 빅데이터 통합 분석 플랫폼 서비스입니다. 아큐인사이트플러스는 빅데이터를 수집하고 처리, 분석 시각화까지 지원하고 있습니다. 클라우드, 온프라미스 환경 제약이 없고 빠르게 사용할 수 있어 편리성이 장점입니다. 지난 8월 29일 DNA 2018 행사 현장에서도 데이터를 활용해 단 몇 분만에 모델이 구축됐습니다. 가상의 진료내역 데이터를 분석을 시도하자 성비, 연령대 그룹 분포도, 지역코드 별 환자수 분포도 등 시각화 자료가 바로 제공됐습니다.이는 샌드박스를 활용해 머신러닝 모델을 생성할 경우 다양한 예측 데이터를 적용할 수 있기때문입니다. 일례로 가격예측, 수요예측, 양불판정, 개인화 추천 등이 ..
‘It’s DATA, Stupid!’ SKT Data Analytics를 이끌고 있는 정도희 그룹장에게 인공지능 시대에 어떻게 데이터를 가치 있게 활용할 수 있을지에 대해 들어봤습니다. Data ‘인공지능’의 명확한 정의가 없습니다. 당연합니다. 인공지능이 할 수 있는 일의 범위가 매일 달라지고 있기 때문입니다. 인공지능의 정의 보다는 그 구성 요소가 더 중요하다고 생각합니다.
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