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전통적 강자라 할 수 있는 사이킷-런(scikit-learn)에서부터 거부할 수 없는 흐름인 구글의 텐서플로우(TensorFlow)까지, 머신러닝 하면 떠오르는 많은 프레임워크들이 있다. 하지만 최근에는 이
지난 7월 영국 브리스톨(Bristol)에 있는 AI 칩 신생벤처 그래프코어(Graphcore)에 대한 3,000만 달러 투자는 AI 칩 개발이
테라데이타의 CTO 스티븐 브롭스트에 따르면, 기업이 머신러닝 기법을 점화 확대해서 사용하면서 데이터 공학의 역할이 바뀌게 될 전망이다.
더 나은 고객경험(CX)을 제공하기 위해 기업이 무엇을 해야 할까? 아시아태평양 지역(APAC) 소비자에 따르면 기업은 고객의 피드백에 신속하게 응답하고 이러한 신속함을 달성하기 위한 최초
지난해 가장 많은 관심을 끈 기술은 단연 챗봇(chatbot)이었다. 챗봇이란 인간 음성을 모방하는 가상 비서로서, 주로 대화형 메시지 인터페이스를 통해 인간 대신 작업을 수행해 준다. 소프트
씨티뱅크 싱가포르 고객이 조만간 씨티봇(Citi Bot)으로 알려진 페이스북 메신저에서 대화형 차트를 통해 자신의 은행 계좌를 확인할 수 있게 된다.
딥러닝 모델을 훈련하는 데 걸리던 막대한 시간이 다소 줄어들 것으로 보인다. IBM은 딥러닝 훈련 작업을 여러 물리 서버로 자동 분산하는 새로운 기술 'DDL(Distributed Deep Learning)'을 공
머신러닝은 무언가를 구매하는 것이 아니라 자신이 해야 하는 일이다. 텐서플로우(TensorFlow)를 사용해 머신러닝을 경험하고 이를 자신의 DNA에 각인시켜야 한다.
지난 2015년 미들마켓(Middle Market) 대상 투자기업 안타레스 캐피탈(Antares Capital)의 CIO 마리 세콜라는 딜레마에 빠졌다. 당시 안타레스는 GE 캐피탈(GE Capital)의 한 사업부였는데, GE는 안타레스를
올해 초 구글이 링크드인, 커리어빌더(Careerbuilder), 글래스도어 등 다양한 취업 사이트 목록을 정리한 ‘구글 포 잡(Google for Jobs)’ 검색 엔진을 출시한 데 이어 이번주 구글 하이어(Googl
