단지 모델 로드해서 인퍼런스 하는것 뿐만 아니라 모델 그래프 정의하고 학습까지 지원하네요. 자바로 직적 학습하진 않을테고 모바일에서 많이 쓰이려나요. https://github.com/tensorflow/java

리멤버 <인공지능/빅데이터 커뮤니티>에는 각계 각층에서 관련 업무를 하는 사람들이 모여있습니다. 매일 의견이 오가는 이 공간에서 회원님이 ‘리더'가 되어 토론을 주도해 보는 것은 어떨까요? 각 커뮤니티당 두 명씩 선정해 활동비 '10만 원 상당의 신세계 상품권'을 드립니다! ✔️ 신청 기간 : 10/14(수)~10/18(일) ✔️ 활동 기간 : 선정 시점으로부터 4주간 ✔️ 선정 결과 발표 : 10/20(화) 예정 🔻신청하기 (2분 소요) 🔻 https://dramancompany.typeform.com/to/mEWXMxKV

첨부한 그림은 도미노 피자의 2005년이후 주가차트입니다. 2008년 2013년의 금융위기뿐 아니라 2020년 코로나19 팬데믹에도 도미노의 성장은 놀랍습니다. 관련해서 찾아보니 도미노피자의 DT사례에 관련된 기사입니다. 제목처럼 오프라인(전화주문)대신 문자라는 고전적인 방식에서 이모티컨을 보내는것만으로 주문과 결제가 동시에 되게 했다는 부분을 강조한 내용입니다. 요즘 업계의 기본적인 화두는 DT(Digital Trnasformation)이란 용어를 많이 사용하더라구요. 우리말로는 '디지털 전환' 정도로 해석 가능하지만. 이게 소위말하는 오프라인 비지니스 프로세스를 IT기술을 이용하여 정보화하는 사업으로만 한다면 과거의 정보화사업과 다르지 않을것입니다. DT라는게 소위 단순히 IT화를 하는게 아니라, IT를 통해서 새로운 가치(소매기업인경우 없던 거래를)창출하는게 그 기본인가 봅니다. 기사의 사례에도 도미노 피자의 경우 음성 인식 스피커, 메신저 애플리케이션(심지어 기업 업무용 메신저인 슬랙에서도 주문 가능), 문자 메시지, 트위터, 스마트 TV, 스마트 워치, 차량 내 주문에 이르기 까지 다양한 주문 채널을 운영한다고 합니다. 고객이 더 쉽게 주문하고 쉽게 결제를 할수 있게 만드어서 결국 기업의 매출을 극대화 시키는거죠. 도미노피자가 왜 그냥 일반적인 피자 업체와 다른지 그 차이점이 여기서 만들어지는것 같습니다. 지금은 소매업이아닌 IT업으로 분류될 정도 수준이라고 합니다.(이번주 상장을 앞둔 빅히트엔터테이먼트 역시 IT플랫폼 기업임을 강조하는것도 눈여겨 볼만합니다.) 이런에 DT를 이용한 주문 플랫폼의 다양화(채널다양화)도 결국은 빅데이터 분석으로 통한 결과들이 많이 활용되고 있는게 현실이네요~ 여러분 기업과 주변환경에서 DT란 용어로 어떤 변화가 있는지 궁금합니다. 한경비지니스(2020년 09월 28일) 기사 [Hello AI]‘피자 이모티콘 보내면 주문 완료’… 디지털 전환으로 업계 1위 된 도미노피자 https://magazine.hankyung.com/business/article/2020100601297000621

https://www.youtube.com/watch?v=RktaIwT1Keg 지금도 충분히 소리, 영상이 자연스러운데 내년쯤 되면 사람이랑 전혀 구별이 안되는 수준까지 될거같아요 ㄷㄷ 악용의 소지도 많고 해서 딥페이크에 관한 법률이 빨리 마련되야 할거같네요.

한국의 AI 산업이 다른 나라에 비하여 어떨까요? 중국, 일본에 비하여? AI산업은 글로벌 경쟁체제인 만큰 한번쯤 현재의 위치를 돌아 보는 것도 좋을 것 같아요. http://www.fntoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=232197   https://www.tortoisemedia.com/intelligence/ai/  

ICLR2021 에 제출된 논문 중 vision transformer 라는게 요즘 이슈네요. https://openreview.net/forum?id=YicbFdNTTy transformer 기반으로 이미지 분류로 sota 성능을 보여줍니다. 사실 기존에도 cnn 대신 transformer를 사용하려는 시도는 좀 있었는데 sota를 보여준 건 처음이라네요. 진짜 transformer가 다 갈아치우게 될까요

어제자 조선일보 기사네요~ 딥러닝 기반으로 작곡을 하고, 그게 대중가수의 곡으로 나오기까지 했습니다. 창작의 영역에 실제 적용이 되고 있다는 사실이 또 한번 놀라게 되네요~ 저번에 소개한 GPT-3 기반에서도 그렇지만 AI가 많은 데이터를 학습해서 할 수 있는일들이 점점 많아지고 있는 것 같습니다. ◆ 소녀시대 태연 동생, 세계 최초 ‘AI 작곡가’ 곡으로 데뷔 https://www.chosun.com/economy/science/2020/10/08/MGJQX7FY6ZFP7JNFHWFP6E3YLE/ 아래글은 5월의 중앙일보 칼럼인데요. 서울대 음대 오희숙 교수님의 바라보는 AI음악에 대한 시선입니다. 마지막 부분이 인상깊습니다. "AI가 기존 작곡가의 역할을 대신 할 것이라는 걱정보다는, 기술에서의 위대한 혁신이 예술의 테크닉을 총체적으로 변형시키고, 결국 예술에 대한 정의에도 놀라운 변화를 가져올 것이라는 철학자 벤야민(W. Benjamin)의 말에 귀 기울여 본다. AI와 함께 우리의 미적 감수성은 새롭게 변화되지 않을까?" ◆[이달의 예술] AI 작곡가의 음악도 아름다울까?[출처: 중앙일보] https://news.joins.com/article/23784026 AI 작곡가 EvoM(이봄) 만든 하연의 "Eyes on you" 감상하면서 연휴 잘 보내시기 바랍니다. ◆ [MV] Hayeon(하연) _ Eyes on you https://www.youtube.com/watch?v=PVIx6VdA8ZU

안녕하세요? 프로젝트 하면서 모델 만들다보면, 자료에 시간이 있는 것이 있지 않습니까? 고객은 가장 최신의 데이터는 학습에 사용시키지 말고 테스트 데이터로 따로 떼서 해달라하고, 제가 생각하기에는 가장 최신의 데이터도 일부 뗴어내서 모델이 포함을 해야된다고 생각이 들거든요. 최신 트렌드를 반영 하려면 이 방법 밖에 없는데요. 고객이 또 하는 말이 최종 모델에서는 데이터를 다 넣고 학습을 다시 시키면 되지 않냐고하는데, 이렇게 하면 또 최종 모델 검증이 못하는 딜레마가 있네요. 오버피팅이 될 거 뻔하거든요. 시계열특성이 있는 데이터에서, 데이터 스플릿과 오버피팅 문제 혹시 어떻게 업무에서 해결하고 계신가요?

얼마전만해도 mlops, ml 파이프라인이라는 말이 없었는데 최근들어 자주 들리고 이 분야로 채용하는 곳이 많아지네요. 클라우드사들도 이쪽 관룐 기능을 걔속 만들고 있고요. ml이 점점 더 실서비스에 적용되고 있는 단계로 생각되네요. 아직 이 쪽은 인력이 많이 없는 거 같은데 현업분들은 어떻게 생각하시나요?

전 개인적으로 자산배분 투자에 관심이 많아지면서, 퀀트쪽과 관련된 공부를 조금해보았습니다. 그런 저에게 위 제목의 메일로 pdf가 왔네요. 미국 CFA연구재단에서 만든 자료입니다(아쉽게도 영어 입니다.) 간단히 내용을 살펴보니 주로 포트폴리오 관리와 트레이딩, 리스크 관리쪽에 AI의 초점을 맞춘것 같습니다. 소개쪽에서는 AI와 ML(머신러닝)의 트랜드를 살펴보고 주요 키워드도 정리가 되어 있습니다. 테크니컬 키워드로는 ANN(인공신경망), Decision Tree & RandomForests, SVM, LASSO, Cluster Analysis(군집분석), Evolutionary(Genetic) 알고리즘 , NLP 의 트랜드도 살피고 있습니다. 그래프상에서 보면 신경망기반 딥러닝과 NLP(자연어처리)가 급성장한것으로 보입니다. 익숙한 용어들도 있는데 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)은 저도 처음 본 부분이네요. 포트폴리오 관점에서는 LASSO, 인공신경만, Support Vetcor Machine을 이용해 기대수익률을 계산하고 분산(Variances)공분산(Covariances)을 계산하는데도 사용하고 있다고 합니다. 포트폴리오 최적화에서는 유전자알고리즘(Genetic algorithms)과 인공신경망을 이용한다고 합니다. 그밖에 로보어드바이저(Robo-Advisor)등에도 사용되고 있다고 하네요. 금융쪽의 자산관리(Asset Management)시장에서 AI활용에 관심 있으신분들은 보시면 많은 도움이 될것 같습니다. 각 분야별로 사용되는 기술과 논문레퍼런스와 샘플데이터에 대한 부분도 함께 있으니, 같이 보시면 좋을것 같습니다. pdf링크는 아래와 같습니다. https://www.cfainstitute.org/-/media/documents/book/rf-lit-review/2020/rflr-artificial-intelligence-in-asset-management.ashx -목차- 1. Introduction............................. 2. Trends in Artificial Intelligence 3. Portfolio Management............. 3.1. Alpha and Sigma................... 3.2. Portfolio Optimization.......... 4. Trading...................................... 4.1. Algorithmic Trading.............. 4.2. Transaction Cost Analysis.... 4.3. Trade Execution.................... 5. Portfolio Risk Management..... 5.1. Market Risk............................ 5.2. Credit Risk............................. 6. Robo-Advisors......................... 7. Artificial Intelligence Risks and Challenges: What Can Go Wrong? 8. Conclusion................................

최근에 팀원의 성장을 경험하면서 내가 걸어온 길을 잘 돌아봐야 한다는 생각이 들었네요 저도모르게 답답해하고 팀원이 지금 어떤 부분을 헤매고 있고 어려워하고 있는지 이해를 못하고 있더라고요. 그래서는 될 것도 안 되고, 성장가능성을 짓밟는 것인데 말이죠. 답답해하다, 제가 저 연차때 어땠지를 돌아보니까 문제 해결의 실마리가 보이더군요.. 자신감을 높여주고 자연스럽게 디렉션을 주고... 오늘 오후의 느낀점이라 공유해봅니다. ㅋㅋ

최근 AI가 핫합니다. AI전문가는 물론 AI개발자도 많이 필요한 것 같습니다. 취직이나 이직을 할 경우 AI관련 자격증이 필요할까요?

저희 커뮤니티에 종종 올라오는 GPT-3 얼마전에 주월님이 마소가 gpt3라이센스를 독점으로 가졌다는 소식을 전해주시기도 했고 Jamie님께서도 가끔 소개해주시기도 하셨죠. GPT-3에 대해서 찾아보니 머신러닝 방식의 자연어 기반 AI 3세데 모델이라고 나오는데 (Generative Pre-trained Transformer)라고 되어 있네요. 유튜브에서 검색해보니 조코딩님께서 올린 영상이 개념과 응용하는 사례까지 정리해서 알려주시니 확실히 감이 옵니다. 영어가 아닌 자연어처리 에서 한국어의 특수성이 조금 있긴하지만, 한국어 자연어 처리로도 저런 단계가 금방 올 것 같기도 하네요. 소개하는 영상에서는 API를 통해서 gpt-3를 이용한 10가지 케이스를 소개하는데, 개인적으로 SQL쿼리를 해주는건 참 탐이 나네요. 제가 IT부서이다 보니 이런게 한글로도 구현이 된다면 현업담당자들도 직접 SQL안배우고 할수도 있겠구나 이런 생각도 들고, 반면에 이러다 보면 왠만한 프로그래밍도 다 AI가 하면, 단순 코딩하는 개발자들은 살아남기 어렵겠구나 이런 생각도 들어 섬득하기도 합니다. 유튜븡 영상 한번 보시고 GPT-3란 녀석의 수준을 한번 체감해보시고 앞으로의 변화에 대해서도 한번 같이 고민해보시죠. --------------------------------------------------------- 유튜브 영상 링크 ==> https://www.youtube.com/watch?v=I7sZVrwM6_Q ● 영상에서 소개된 10가지 사례 1 React 앱 코딩하는 인공지능 2 SQL 쿼리 제작 인공지능 3 디자인 해주는 인공지능 (Figma) 4 엑셀 인공지능 함수 5 이메일 작성 인공지능 6 문장 변환 인공지능 7 소설 쓰는 인공지능 8 밈(Meme) 생성 인공지능 9 인공지능 검색엔진 10 재무제표 작성하는 인공지능

보통 ai 분야에서 토치, tf, numpy를 많이 쓰는데요. 혹시 성능을 극한으로 끌어올는 분야에 계신분들은 어떤거 쓰시나요?? numba, jax 처럼 퍼포먼스 좋은 라이브러리들이 점점 커지는데 그 수요가 궁금하네요. https://github.com/numba/numba https://github.com/google/jax

아래 기사는 한경의 2020.09.23.일자 기사입니다. [AI 이야기]인간을 넘어선 이미지 인식 기술…객체 탐지에서 분류, 영역 분할까지 자유자재 https://magazine.hankyung.com/business/article/2020092301295000511 여기를 보닌 제가 단순하게 생각했던 이미지 인식에 대한 기술이 크게 3가지 영역으로 나누어져 있네요 1. 이미지 분류(Classification) 2. 객체 탐지 (object detection) 3. 이미지 영역 분할(image segmentation) 사진을 보고 강아지인지, 강아지라면 견종이 어떤건지 찾는게 1번 분류에 해당되고 스마트폰으로 사진을 찍을때 사람 얼굴을 인식하고 해당 사람에 포커싱을 하는게 객체 탐지라는 기능이라고 하네요. 마지막으로 세번째는 사진으로 된 이미지 전체 영역을 사물로 분할해서 어디까지가 배경이고, 어디영역이 각각의 사물인지 분류하는것으로 가장 고난도 기술이라고 합니다. 영역 분할의 경우 경계영역을 찾는게 가장 핵심인것 같습니다. 제가 이미지 인식을 업무에 적용해 보고 싶은 분야가 있습니다. 항공영상을 통해 특정 토지(필지라는 용어를 쓰기도 하는데요)의 영역의 변화가 있었는지를 자동으로 감지하여 대상을 추울하고 싶거든요. 이걸 이용하면 저희 회사 업무상에서는 관리하는 토지가 무단점유를 해서 사용중인건 아닌지? 그사이 변화(변경)가 있는건 아닌지를 자동으로 감지하여 선별이 되고 이를 업무 담당자에게 알려주어 조치를 취하게 할수 있지 않을까? 이런 생각을 해보고 있습니다. 그런데 아직은 저런 이미지 영역 분할이 어려운 영역이라고 하니~ 조금 더 공부를 해봐야겠습니다. 관련해서 최근에 DACON에서 위성영상 식별 대회가 있어서 한번 공부하면서 도전을 해볼까 생각중입니다. 관심있으신 분들은 이미지 관련 공부를 해보시는것도 재미있을것 같네요~ 근데 이런걸 처음 공부하는 사람 입장에서는 어떤 기술을 사용해야 할까요? R이나 Python 기반에서 하는 패키지나 라이브러리 같은게 있을까요? * DACON 아리랑 위성영상 AI 객체 검출 경진대회 https://newfront.dacon.io/competitions/official/235644/overview/