Pop your eXperience. Share It.
지난번 <실체가 손에 잡히는 딥러닝> 1편 "인공지능의 세계, 머신러닝과 딥러닝은 어떻게 등장했나"에서는 인공지능과, 머신러닝, 딥러닝의 관계를 짧게 살펴보고, 2편, “인간의 뇌를 모방한 신경망, 그리고 딥러닝”에서는 사람 뇌의 신경세포가 데이터를 처리하는 과정을 이성을 만났을 때 첫인상만으로 호감/비호감을 순식간에 판단하는 사례를 들어 인공적으로 모델링하여 컴퓨터상에서
지난번 <실체가 손에 잡히는 딥러닝> 1편 "인공지능의 세계, 머신러닝과 딥러닝은 어떻게 등장했나"에서는 인공지능과, 머신러닝, 딥러닝의 관계를 짧게 살펴보았는데요. 요즘 어쩌면 IT산업분야에서 가장 뜨거운 감자라고 할 수 있을 머신러닝과 딥러닝에 대한 팝잇 독자분들의 반응을 느낄 수 있었습니다. 감상을 접할 기회는 없었지만 독자분들의 따뜻한 성원에 힘입어 이번
얼마전 제가 번역한 실체가 손에 잡히는 딥러닝, 기초부터 실전 프로그래밍(책만)이라는 책이 출간되었습니다. 저는 현재 대학교에서 머신러닝과 딥러닝을 이용해 데이터 분석과 인공지능 서비스 기획 업무를 진행하고 있는데, 마침 일본에서도 머신러닝과 딥러닝 분야의 베스트셀러에 오른 이 책을 출간하면서 딥러닝에 대해 전체적으로 정리할 수 있는 기회가 있었습니다. 이 경험을 바탕으로 앞으로
보안
네트워크 보안 분야에서 인공지능 도입이 수월한, 효과가 가장 잘 나올만한 분야는 사실관계가 그대로 기록된 웹로그 등에 대한 이상징후 분석 분야라고 생각한다. 다음은 엘라스틱서치 사례. https://www.youtube.com/watch?v=mqEqBN0_Lnc 다음은 스플렁크. 모두 이상징후 분석에 촛점이 잡혀있다. 물론 이상징후 분석 시장이 제일 크기 때문이기도 하다. 보안을 포함한 모든