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"머신"(으)로 총 615건 검색되었습니다.
- [WWDC 2018]② 프라이버시 강화한 맥OS, 요가도 정확히 기록하는 워치OS2018.06.05
- 수 있게 했다. 이는 게임이나 그래픽 성능 뿐 아니라 머신러닝과도 관련이 있다. 특히 머신러닝 모델을 쉽게 만들 수 있는 개발도구 코어ML이 ‘코어ML2’로 업그레이드됐는데, 기존에 24시간 걸리던 학습을 맥북 프로에서 48분, 아이맥 프로에서 18분만에 마칠 수 있을 정도로 학습 효과가 크게 ... ...
- [WWDC 2018]① 애플이 가장 공들인 iOS12... 내 습관까지 최적화2018.06.05
- 것은 없다. 다만 iOS12는 사진을 보는 방법을 바꾼다. 일단 검색 기능을 강화했다. 사진을 머신러닝으로 분석해 맥락을 읽어내고 이를 텍스트 검색으로 찾아볼 수 있게 하는 것은 요즘 사진 관련 서비스들의 가장 큰 숙제다. 다만 애플은 이용자의 데이터를 전송하거나 수집하지 않고 기기 내부에서 ... ...
- “AI 필요하세요? R&D 대신 해드립니다” 캠브리지 컨설턴트 한국 진출바이라인 네트워크 l2018.05.31
- % 이상이 R&D 업무에 종사한다고 한다. 최근 캠브리지 컨설턴트가 집중하고 있는 분야는 머신러닝과 같은 AI, 사물인터넷을 위한 초저전력 센서, 홈오토메이션, 개인화 기술 등이다. 디지털트랜스포메이션 시대에 기업들이 필수적으로 필요로 하는 기술이라고 볼 수 있다. 그렇다면 캠브리지 ... ...
- [세상을 바꿀 5G 이야기] ④ 반도체가 5G 이동통신 진화 앞당긴다2018.05.21
- 문제 해결을 자동화할 수도 있습니다. 또한 각 기지국마다 운영 환경이 다른데 머신러닝이 트래픽의 양이나 종류를 파악해 시간대별로 최적화를 해주기도 합니다. 결국 기지국의 가장 중요한 역할인 시간 내 처리해야 하는 데이터의 양, 즉 ‘쓰루풋' (Throughput)을 높여주는 역할을 합니다. 입맛에 ... ...
- 월드컵보다 기대되는 입자물리학계 축제, ‘아이챕’ 7월 한국온다동아사이언스 l2018.05.17
- 이유 그리고 암흑물질과 암흑에너지 실증연구의 현황은 어떠한가 △ 입자물리학이 머신러닝과 인공지능(AI) 발전에 어떻게 기여할 수 있는가 등이다. 양 위원장은 “이런 질문에 대한 궁금증이 있다면 7월 9일부터 3일간 이어지는 세미나 발표를 주목해야 할 것”이라며 “첫째 날은 ... ...
- [구글 I/O 2018] ② 머신러닝과 웰빙 챙긴 안드로이드P2018.05.10
- 안드로이드 자체에 품었다. 앱들은 기본적인 머신러닝 킷과 구글의 클라우드 기반 머신러닝 인프라를 이용할 수도 있다. 단순함, UX의 변화 안드로이드P는 각을 없애고 전체적인 UI가 더 둥근 형태를 띈다. 모든 안드로이드 스마트폰의 UX를 바꿀 수는 없겠지만 구글 앱을 비롯해 구글이 직접 ... ...
- [구글 I/O 2018] ① 이제 진짜 말귀를 알아듣는 구글 인공지능2018.05.09
- 것인데, 사람 비서나 혹은 아주 비싼 별도의 프리미엄 서비스로 제공되는 것인데, 구글은 머신러닝과 챗봇, 그리고 말을 하는 구글 듀플렉스 기술을 조합해서 이를 만들어냈다. 이 기능은 꼭 유튜브 영상을 볼 필요가 있다. 더 놀라운 것은 이 기능이 몇 주 내로 서비스된다는 점이다. 영화 속에서만 ... ...
- 머신러닝, 개인화...윈도10 새 업데이트, 지금 확인!2018.05.01
- 몇 가지 기능이 더해졌는데 간단히 눈에 띄는 디자인 효과를 입혔다. 가장 큰 변화는 머신러닝 기술이 더해지는 것이다. ‘타임라인’으로 불리는 것으로 이용자의 사용 습관을 분석하는 것이다. 인터넷에서 어떤 것을 검색하고, 어떤 파일을 업무에 이용하고, 누구와 이야기를 나누는지에 대한 ... ...
- 보안 이슈 이후의 인텔, 새 보안 위협 처리 기술 공개2018.04.18
- 위협을 읽어내는 기술이다. 아직 상세한 기술 자료가 공개되지는 않았는데 기본적으로 머신러닝을 바탕으로 탐지 오류를 줄이고, 성능에 영향을 주지 않는 것이다. 시스코는 ‘시스코 테트레이션 플랫폼’에 이 기술을 넣어서 데이터센터와 클라우드의 보안 안전성을 높일 계획이다. 또한 인텔은 ... ...
- AI로 세상의 난제를 해결하려는 노력들바이라인 네트워크 l2018.04.06
- 이 문제를 해결하기 위해 퀸슬랜드 공과대학의 프레데릭 메이어 박사와 팀을 이뤘다. 머신러닝을 통해 4만5000장의 사진 속에서 바다소를 찾아내기로 했다. 그 결과 사람이 직접 사진을 살펴보고 찾아내는 바다소의 80% 정도를 AI가 찾아냈다. 앞으로 데이터가 쌓이고 학습이 더 진행되면 성능은 더 ... ...
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