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목록Artificial Intelligence (44)
Scientific Computing & Data Science
이 글은 ParallelR의 R for Deep Learning (II): Achieve High-Performance DNN with Parallel Acceleration을 번역한 것입니다. 이전 포스트, R 딥러닝: 인공신경망 바닥부터 구현하기에서 신경망의 핵심 구성요소와 R에서 이것을 바닥부터 구현하는 방법에 대하여 알아보았다. 이제 R에서 구현안 것에 대한 연산 성능과 효율, 특히 멀티코어 CPU와 NVIDIA GPU 아키텍쳐에 대한 병렬 알고리즘에 관하여 집중적으로 알아보도록 하겠다. 성능 프로파일이 글에서 성능 분석을 위해 작지만 큰 데이터세트인 MNIST를 활용할 것이다. MNIST는 머신러닝 분야에서 손으로 쓴 숫자의 분류에 대한 정확도를 측정하기 위해 자주 사용되며, Kaggle 대회에..
이 글은 Parallel R의 R for Deep Learning (I): Build Fully Connected Neural Network from Scratch를 번역한 것입니다. Source Code: GitHub: https://github.com/PatricZhao/ParallelR 이론적 배경심층 인공신경망(이하 원어 사용: Deep Neural Network; DNN)는 최근 몇년간 이미지 인식, 자연어 처리 및 자율주행차 분야에서 막대한 성과를 이루어 냈으며, 그림 1.에서 보이는 바와 같이 2012년에서 2015년 사이 DNN은 IMAGNET의 정확도를 80%에서 95%까지 끌어올렸다. 이는 전통적인 컴퓨터 비전(Computer Vision; CV) 방법론들을 꺾은 것이다. 그림 1. -..
1895년 독일 물리학자 Wilhelm Röntgen은 그의 아내 Anna에게 그녀의 손의 X-레이를 보여주었다. Anna는 "나는 죽음을 보았다"라고 말했다. 의료 영상은 100여년 전에 시작과 동시에 패러다임을 깼고, 지난 몇년간 진화를 거듭한 딥러닝 메디컬 어플리케이션은 한번 더 현실을 뛰어넘어 새로운 가능성으로 우리를 안내했다. 아래 히트맵에서 볼 수 있는 바와 같이, 이미징과 진단에서 인공지능(Artificial Intelligence; AI)은 2015년에 피크에 도달하였고 계속 유지되고 있다. 2015년 1월 이후 벤쳐 캐피탈이 지원하는 헬스케어 AI 스타트업의 1/3이 이미징과 진단 분야에 속해 있으며 이후 펀딩 거래의 80%가 진행되고 있다. 예를 들어, 의료 영상 진단을 위해 딥러닝을 ..
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..
원문기사: http://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=shm&sid1=105&oid=008&aid=0003816757[머니투데이 류준영 기자] [미래부·KISTEP, '10년 후 대한민국, 미래 일자리의 길을 찾다' 보고서 발간] AI(인공지능), 로봇, IoT(사물인터넷) 등 이른바 ‘제4차 산업혁명’으로 대표되는 신기술이 널리 활용되면서 전통적인 제조업이 쇠퇴하고 일부 직업이 사라지는 등 고용불안이 심화할 것이란 전망이 잇따르고 있다. 이런 가운데 정부가 ‘시스템적 사고’, ‘디지털 문해력’ 등을 길러야 미래 직업 환경에 적응할 수 있다는 보고서를 내놔 관심을 모은다. 미래창조과학부와 한국과학기술기획평가원(KISTEP)이 오는 2027년 일자리 구조 변화에..
지난 글, "Windows 환경에서 Docker를 이용하여 TensorFlow 설치"하는 방법에 대하여 소개하였다.대부분의 Machine Learning 알고리즘이 고성능 컴퓨팅이 필요한 경우가 많으므로, 자신이 사용하는 PC 환경에 OpenCL, CUDA와 같은 GPU 컴퓨팅을 지원하는 비디오 카드가 있으면 좋겠지만(물론 CPU 병렬 컴퓨팅을 통해서도 가능은 하다), 그렇지 않은 경우 Amazon Web Services(이하 AWS)의 EC2에서 GPU를 지원하는 환경을 설정하여 TensorFlow를 사용하는 것도 하나의 방법이다.이 글은 AWS EC2에 GPU를 지원하는 환경을 설정하여 TensorFlow를 설치하고 사용하는 방법을 소개하고자 한다.* 주의: AWS에 계정이 있으며, AWS를 이용하여..
[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..
TensorFlow는 공식적으로 Mac과 Linux 환경에서 설치를 지원하며, 아직 공식적으로 Windows에 대한 지원을 하지 않는다.그러나, 최근 가상 컨테이너 기술인 Docker를 이용하여 Windows 환경에서 TensorFlow를 설치할 수 있게 되었는데 이에 대한 방법을 알아보도록 하겠다.1 단계 - Docker Toolbox 설치Windows에 Docker Machine을 설치하려면,(1) Windows 32/64 bit(2) Windows 7+(3) CPU 가상화가 가능 CPU 가상화가 가능하지는 MS에서 제공하는 가상화 감지 도구(Hardware-Assisted Virtualization Detection Tool)를 다운받고 실행해 본다.실행하였을 때 아래 이미지와 같이 "This co..
이 글에 소개되는 기술들은 대부분의 데이터 과학자 및 관련 업계 종사자들이 매일의 업무에 사용하는 기술로써 벤더가 제공하거나 직접 설계해서 쓰는 툴들이다. 아래 40개 중 어느 링크를 클릭하면 논의가 되고 있는 관련 글을 자세하게 읽을 수 있다. 이들 대부분의 글들은 구글 검색으로는 찾기 어렵기 때문에 데이터 과학, 머신러닝, 통계 과학에 대한 숨은 문헌에 접근하는 것이 된다. 이들 중 대다수는 논의가 되고 있는 기술에 대한 근본적인 이해를 돕고자 하는 것이며, 심도있는 참고문헌 및 소스코드를 제공한다.별표(*)가 되어있는 기술들은 소위 딥 데이터 과학(Deep Data Science)에 속하며, 이는 머신러닝, 컴퓨터 과학, 오퍼레이션 연구, 수학, 통계학 등의 분야와 조금이라도 겹치는 데이터 과학의 ..