Intro : 본격적인 데이터 시대의 도래 오늘 살펴본 연구자료는 빅데이터에 대한 내용으로 최근 들어 본 필자도 파이썬(Python)과 ChatGPT를 통해 공부하고 있는 분야 이기도 하다. 빅데이터에 대한 관심의 발화점은 2016년 1월 개최된 다보스 포럼에서 제4차 산업혁명을 글로벌 Agenda로 다루기 시작하면서부터라고 봐야 할 것이다. 그 당시에 언급된 주요 기술들이 바로 사물인터넷, 인공지능, 3D프린팅, 빅이터이다. 인공지능, 빅데이터 등은 아주 오래전부터 학술연구의 중심주제 였다고 한다. 다만 이와 같은 기술들이 관심의 중심에서 멀어질 수 밖에 없었던 이유를 들어 살펴보면 H/W와 연결성(인터넷, 네트워크 등)에 있어 명백한 한계가.......

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본 연구논문에서는 딥러닝(Deep Learning)이 완전히 새로운 이론이 아니라는 점을 언급하며 최근의 기술 동향에 대해 역사적 기반을 들어 설명해 주고 있다. 본지에서는 딥러닝을 신경망 기반 기계학습의 부활이라고 정의하였으며 특히 음성인식 오류율이 20% 이상 개선되기 시작한 것을 계기로 여러 분야로의 확산이 이루어지기 시작했다고 한다. 이는 2012년 ImageNet Challenge에서 딥 CNN이 기존의 컴퓨터 비전 기술을 크게 앞서는 성능을 냄으로써 고해상도의 자연 이미지에서도 일반적인 사물을 인식할 수 있는 수준에 이르게 되었다고 한다. CNN은 입력된 이미지로부터 계층적 구조의 feature를 추출하는 역할을 하는 Convolution-Pooling.......

본 연구논문에서는 딥러닝(Deep Learning)이 완전히 새로운 이론이 아니라는 점을 언급하며 최근의 기술 동향에 대해 역사적 기반을 들어 설명해 주고 있다. 본지에서는 딥러닝을 신경망 기반 기계학습의 부활이라고 정의하였으며 특히 음성인식 오류율이 20% 이상 개선되기 시작한 것을 계기로 여러 분야로의 확산이 이루어지기 시작했다고 한다. 이는 2012년 ImageNet Challenge에서 딥 CNN이 기존의 컴퓨터 비전 기술을 크게 앞서는 성능을 냄으로써 고해상도의 자연 이미지에서도 일반적인 사물을 인식할 수 있는 수준에 이르게 되었다고 한다. CNN은 입력된 이미지로부터 계층적 구조의 feature를 추출하는 역할을 하는 Convolution-Pooling.......

안녕하세요. 여러분 제가 매달 칼럼을 쓰고있는 융합경영리뷰라 9월호가 출간되었습니다. 많이들 살펴봐 주시고 좋은 정보와 통찰 얻어가셨으면 좋겠습니다. https://acrobat.adobe.com/link/review?uri=urn:aaid:scds:US:9af0a7d6-8e6c-37d2-9426-63ccef1e6297

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브랜딩은 결국 사람의 감각으로 파고들어 머리속에 새겨진 후 가슴속에 욕구를 불러일으키는 행위이다!!

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