Scientific Computing & Data Science

원문기사: http://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=shm&sid1=105&oid=028&aid=0002352254technology_기계화는 어떻게 인간의 직업을 소멸시킬까. 능력 있는 인공지능의 출현이 인간의 노동을 어떻게 배제하는지 살펴보기 위해 아마존의 사례를 깊이 파고들었다. 온라인 쇼핑 시대를 열며 등장 때부터 판매서비스 인력을 위협한 아마존은 이제 물류, 배송, 오프라인 매장에까지 기계를 도입하며 ‘아마존 제국’을 만들고 있다. 아마존의 기계제국 거대 인터넷 유통기업인 아마존은 지난해 12월24일부터 1월2일까지 이어진 크리스마스 휴가 시즌 동안 세계적으로 10억개 이상의 상품을 배송했다며, 이는 역대 최대 규모라고 지난달 3일 밝혔다. ‘사이버..

[Lec 00]수업의 개요와 일정[Lec 01]기본적인 Machine Learning의 용어와 개념 설명[Lab 01]TensorFlow의 설치 및 기본적인 Operations[Lec 02]Linear Regression의 Hypothesis와 Cost[Lab 02]TensorFlow로 간단한 Linear Regression 구현[Lec 03]Linear Regression의 Cost 최소화 알고리즘[Lab 03]Linear Regression의 Cost 최소화의 TensorFlow 구현[Lec 04]Multi-variable Linear Regression[Lab 04]Multi-variable Linear Regression을 TensorFlow에서 구현하기[Lec 5-1]Logistic Classi..

원문: http://www.itworld.co.kr/news/86608자사에서 막대한 데이터를 다루고 있다면 하둡을 반드시 고려해봐야 한다. 한때 구글과 야후!와 같은 글로벌 인터넷 기업의 전유물이던 가장 인기있고 잘 알려진 빅데이터 관리 시스템이 이제 다른 기업에까지 확산되고 있다.거기에는 두 가지 이유가 있다. 첫째, 기업이 관리해야 될 데이터가 훨씬 많아졌고, 하둡은 기존의 정형 데이터와 새로운 비정형 데이터를 혼합하는데 탁월한 플랫폼이라는 점이다. 둘째, 수많은 개발업체가 하둡 지원과 서비스를 제공하는데 뛰어들어 기업 입장에서 선택의 폭이 늘어났다는 것이다.포레스터 2013년 4분기 소프트웨어 조사 보고서에 따르면, 대부분의 기업들은 이미 보유한 데이터 가운데 단 12%만을 분석하고 있으며, 나머..