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1만 3000명 이상의 노인을 추적하여 밝힌 '사망 위험을 높이는 요인 Top 10' 옛날에 비하면 현대인의 평균 수명은 크게 증가하고 있지만, 모두가 편안한 죽음을 맞이하지는 않고, 많은 사람들이 다양한 질병에 걸려 사망합니다. 한 미국 연구팀이 1만 3000명 이상의 노인을 추적 조사하여 '사망 위험을 높이는 다양한 요인 Top 10'을 발표했습니다. Predicting mortality from 57 economic, behavioral, social, and psychological factors | PNAS Predicting mortality from 57 economic, behavioral, social, and psychological factors In our prospective study using nationally representative data from 13.. 2020. 6. 24.
구글 검색에서 보기 힘든 매니악한 웹 사이트 즐기기, 'geekring' 블로그와 오픈 소스, 무료 소프트웨어의 배포 페이지 등 제품 홍보 및 광고가 없는, 개인이 취미로 만든 웹 사이트를 찾아볼 수 있는 'geekring' 은 매니악한 웹 사이트를 즐길 수 있는 색다른 웹 서비스입니다. geekring.net :: Let 's webring like it 's 1993! geekring.net :: Let's webring like it's 1993! Hello Hacker News! I wrote to you at this early state, because I know a lot of you guys have blogs and sites, and I invite you to join my webring! :) Linkback/using the widget is enco.. 2020. 6. 23.
OpenAI가 GPT-3를 강화한 텍스트 생성 API를 출시 OpenAI가 GPT-3를 강화한 텍스트 생성 API를 출시 OpenAI API We’re releasing an API for accessing new AI models developed by OpenAI. Unlike most AI systems which are designed for one use-case, the API today provides a general-purpose “text in, text out” interface, allowing users to try it on virtually any Engl openai.com 엘론 머스크 등이 공동 설립한 AI 연구를 수행하는 비영리 조직인 'Open AI'가 텍스트 생성 AI모델에 액세스가 가능한 API를 출시한다고 발표했습니다. 이 .. 2020. 6. 19.
URL에 dot(.)을 추가하는 것 만으로 광고를 회피할 수 있다 웹 사이트 탐색 시, 과도하게 광고가 표시되는 웹은 콘텐츠가 잘 보이지 않는 경우가 많습니다. 광고를 차단할 수 있는 응용 프로그램을 사용해도, 웹 사이트에서 "광고 차단기를 해제하십시오"라는 문구가 나온다던지, 웹 사이트가 잘 안 보이는 경우도 있습니다. 그런 가운데, 광고 차단기 없이도 '웹 사이트의 URL에 dot(.)을 추가하는 것 만으로도 광고가 차단된다." 는 보고가 Reddit에 게시되었습니다. fyi : You can bypass youtube ads by adding a dot after the domain : webdev fyi: You can bypass youtube ads by adding a dot after the domain On desktop browsers. *To fol.. 2020. 6. 13.
기계 학습 엔지니어는 10년 후에는 존재하지 않을것이다. 이 기사의 저자인 Luke Posey 씨는 기계 학습 엔지니어의 경력을 쌓은 후 AI 스타트업 Spawner.ai를 창업하는 한편, Medium에 기사를 게시하였습니다. 가까운 장래에 '기계 학습 엔지니어'라는 직종이 실효적 의미가 없어질 것으로 예상된다는 논거를 펼치고 있습니다. 제3차 AI 붐 초창기 시절, 기계 학습 엔지니어는 수학 및 통계에 관한 전문 지식을 습득하였고, 그 희귀성으로 인해 높이 평가되어 고액의 보수를 받았습니다. 이 직종은 최첨단 기술을 제품이나 서비스에 적용하는 '연구자 겸 기술자'라는 위치가 여전히 요구되고 있습니다. 그러나 가까운 미래에 기계 학습 엔지니어의 연구자적 측면의 니즈는 사라질 것이라고 그는 지적합니다. 왜냐하면 기계 학습 시스템의 개발 환경이 정비되면서 일반적인.. 2020. 6. 13.
GAN의 발전의 역사( 응용 편 ) 3 개의 요점 ✔️ 다양한 분야에서 사용되는 'GAN'의 포괄적인 조사 논문 소개 ✔️ GAN의 품질을 측정하는 지표 및 다양한 응용을 소개 ✔️ GAN을 어디에 적용할 수 있는지 포괄적으로 파악이 가능 A Review on Generative Adversarial Networks : Algorithms, Theory, and Applications written by Jie Gui, Zhenan Sun, Yonggang Wen, Dacheng Tao, Jieping Ye (Submitted on 20 Jan 2020) subjects : Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV) ; Machine Learning (cs.LG) 시작하기 이번에는는 GAN의 서베.. 2020. 6. 10.
GAN의 발전의 역사( 알고리즘 편 ) 3개의 요점 ✔️ 다양한 분야에서 사용되는 GAN의 포괄적인 조사 논문 소개 ✔️ GAN의 알고리즘에 초점을 맞춘 다양한 접근 방식을 소개 ✔️ GAN의 최신 동향 A Review on Generative Adversarial Networks : Algorithms, Theory, and Applications written by Jie Gui, Zhenan Sun, Yonggang Wen, Dacheng Tao, Jieping Ye (Submitted on 20 Jan 2020) subjects : Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV) ; Machine Learning (cs.LG) 시작하기 2014년 이미지 생성을 위한 알고리즘 'GAN'이 발표되었습니.. 2020. 6. 9.
[알기쉬운 AI - 31] GAN (Generative Adversarial Networks) 시작하기 CNN, RNN, LSTM 등 3회에 걸쳐 딥러닝을 지원하는 대표적인 알고리즘을 알아봤습니다. 이번에는 적대적 생성 네트워크 GAN과 DCGAN을 소개합니다. 지금까지 봤던 식별과 회귀 등의 인공지능과는 달리, GAN은 생성하는 모델입니다. 딥 페이크 등으로 인해 약간 불명예스러운 낙인이 찍혀있지만, 사람도 아티스트가 좋은 것과 기술을 배워가며 자신의 작품을 만들어 가듯이 GAN도 이미 훌륭한 크리에이터로서의 품격을 내비치고 있습니다. GAN이란? GAN(Generative Adversarial Networks)은 2개의 네트워크가 절차탁마하면서 서로 성장해가는 비지도 학습 모델입니다. 부모가 가르치지도 않았는데, 두 형제가 끊임없이 장기와 바둑을 두는 사이에 부모보다 훨씬 강해지는 것. 이것이.. 2020. 6. 7.
1만 8000명의 데이터를 분석한 결과 '미각 · 후각의 소실'은 신종 코로나 바이러스 감염을 높은 확률로 예측 신종 코로나 바이러스 감염(COVID-19)의 증상은 발열 · 인후통 · 호흡 곤란 등 외에, 미각 · 후각의 소실이 포함됩니다. COVID-19는 알 수 없는 점도 많고, 지금까지 어떤 증상이 적절한 예측 인자가 될지 뚜렷하지 않았지만, 그 예측을 할 수 있다는 것. 대규모 연구에 따르면 '미각 · 후각의 소실'이 예측 인자로서 최적인 것으로 나타났습니다. Real-time tracking of self-reported symptoms to predict potential COVID-19 | Nature Medicine App reveals loss of taste, smell coronavirus indicators? Harvard Gazette App reveals loss of taste, sme.. 2020. 6. 5.
블록체인 데이터베이스 BigchainDB 2.0 BigchainDB는 Bitcoin이 탄생한 지 10년 이상 지나서 Bitcoin을 비롯한 많은 가상 통화 네트워크를 지원하는 블록체인의 검증과 도입이 업계에서 진행되어 왔습니다. 블록체인은 조작이 매우 어렵고, 여러 노드로 구성된 네트워크는 견고하다는 장점이 있는 반면, 데이터의 저장 장소로서는 넘어야 할 벽으로 처리 속도라는 과제를 안고 있습니다. 이러한 과제를 해결하기 위해, 독일의 수도 베를린에 본사를 둔 BigchainDB GmbH는 데이터베이스처럼 사용하는 블록체인 기반의 분산 데이터베이스 BigchainDB을 개발했습니다. BigchainDB의 역사는 BigchainDB 개발의 계기가 된 전신인 Ascribe도 포함하면 2014년부터 이고, BigchainDB 자체의 개발도 2016년부터 시.. 2020. 6. 4.
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