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AI · 인공지능/AI 칼럼64

스타벅스는 커피 사업자가 아닌 데이터 테크 기업이다 이 기사의 저자인 Was Rahman 씨는 AI 솔루션을 기업에 제공하는 스타트업 AI Prescience의 CEO를 맡고 있습니다. 그는 Medium에 투고한 기사, "스타 벅스는 커피 사업자가 아닌 데이터 테크 기업이다"에서 스타벅스의 AI 및 데이터 활용 사례를 설명하고 있습니다. 세계적인 커피숍 브랜드인 스타벅스는 매일 대량의 데이터를 처리하는 데이터 테크 기업적인 부분이 있습니다. 이를 다음의 5가지의 AI 및 데이터 활용사례를 통해 설명하고 있습니다. 1. AI를 사용한 추천 시스템 2. 데이터에 기반한 제품 개발 3. 데이터를 활용한 점포 계획 4. 상황에 따라 변화하는 동적 메뉴 5. AIoT를 활용한 시스템 유지 보수 위의 사례는 사실, 희귀한 것은 아닙니다. 개별적으로 보면 흔한 AI와.. 2020. 6. 3.
완전 비지도 학습으로 라벨링과 특징 표현을 모두 스스로 학습하는 'SeLa' ✔️ DeepCluster를 뛰어넘는 자기 지도 표현 학습의 새로운 방법 'SeLa' 제안 ✔️ 표현 학습과 자기 라벨링에 공통의 학습 목표를 정하고 최적 수송 문제로 공식화 ✔️ SVHN, CIFAR-10, CIFAR -100, ImageNet에서 DeepCluster를 웃도는 결과 Self-labelling via simultaneous clustering and representation learning written by Yuki Markus Asano , Christian Rupprecht , Andrea Vedaldi (Submitted on 13 Nov 2019 ( v1 ), last revised 19 Feb 2020 (this version, v3) ) Comments : Publishe.. 2020. 5. 10.
'모르겠다'를 아는 AI, 적은 자원의 환경에서 미학습 도메인을 감지! 3개의 요점 ✔️ 문서 분류 작업에서 학습 데이터에 없는 도메인을 감지하는 방법을 제안 ✔️ 미지의 도메인을 검출하기 위한 학습 데이터의 준비 없이도 학습이 가능 ✔️ 대화 데이터 등 실질적인 데이터 세트에서 제대로 알려지지 않은 도메인을 검색할 수 있는지 확인 Out-of-Domain Detection for Low-Resource Text Classification Tasks written by Ming Tan , Yang Yu , Haoyu Wang , Dakuo Wang , Saloni Potdar , Shiyu Chang , Mo Yu (Submitted on 31 Aug 2019 ) Comments : Published by EMNLP 2019 Subjects : Computation and .. 2020. 4. 20.
한 줄의 코드로 자동학습! 머신러닝을 자동화하는 AutoML 3개의 요점 ✔️ 테이블 데이터를 자동으로 학습하여 높은 성능을 발휘하는 AutoML 프레임워크 ✔️ 기존 AutoML 프레임워크 모델이 하이퍼 매개변수의 선택을 중시하는 반면, 이 방법은 여러 레이어를 사용하여 모델의 앙상블과 스태킹을 실시 ✔️ 이 논문에서는 주요 AutoML 프레임워크의 비교를 실시 AutoML이란? AutoML (Automated Machine Learning : 자동화된 기계 학습)은 그 이름과 같이 기계 학습 모델의 설계 · 구축을 자동화하는 기술 전반을 일컫는 용어입니다. 신경망의 구조를 자동으로 탐색하는 NAS(Network Architecture Search)나 모델의 하이퍼 매개 변수를 탐험하는 HPO(Hyper Parameter Optimization)도 AutoML의.. 2020. 4. 12.
AI는 인간의 발견을 손쉽게 발견했다, 진화적 검색 알고리즘 머신러닝 알고리즘의 진화적 검색으로 전자동 생산, AutoML-Zero 3개의 요점 ✔️ 기본적인 수학 연산의 조작만으로 기계 학습 알고리즘을 자동 발견 ✔️ Back Propagation으로 학습하는 신경망조차 발견 ✔️ 인간의 선입견에 사로잡히지 않는 새로운 해법의 창조를 기대 AutoML-Zero : Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch written by Esteban Real , Chen Liang , David R. So , Quoc V. Le (Submitted on 6 Mar 2020) Comments : accepted by arXivSubjects : Machine Learning (cs.LG); Neural and Evolutiona.. 2020. 4. 9.
신종 코로나 바이러스의 이미지 데이터셋 공개! 3개의 요점 ✔️ 신종 코로나 바이러스의 의료 이미지 데이터 세트 공개 ✔️ 흉부 X선 사진과 그에 따른 메타 데이터 존재 ✔️ 이미 Github에 공개 COVID-19 Image Data Collection written by Joseph Paul Cohen, Paul Morrison, Lan Dao(Submitted on 25 Mar 2020) Comments : accepted by arXiv Subjects : Image and Video Processing (eess.IV); Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV ); Machine Learning (cs.LG); Quantitative Methods (q-bio.QM) 무려! 신종 코로나 바이러스에.. 2020. 4. 8.
구글이 양자 머신러닝 라이브러리 'TensorFlow Quantum'을 공개 Google은 워털루 대학, 폭스 바겐, 기밀 연구 기관 'X'와 공동으로 양자 머신러닝 라이브러리 TensorFlow Quantum (TFQ)을 공개했습니다. TFQ는 양자 컴퓨팅과 머신러닝 연구 커뮤니티를 결합하여 양자의 구조를 모델링하기 위한 도구입니다. TensorFlow Quantum : A Software Framework for Quantum Machine Learning Google AI Blog : Announcing TensorFlow Quantum TensorFlow Quantum 2020. 3. 8.
AI는 판타지 세계에서 롤 플레잉이 가능할까? 3개의 요점 ✔️ 최첨단의 AI가 판타지 세계에서 롤 플레이할 수 있는지를 검증 ✔️ 판타지 세계를 소재로 한 텍스트 어드벤처 게임의 데이터셋을 생성 ✔️ BERT는 어느 정도 인간답게 행동할 수 있지만, 앞으로의 발전이 더 기대 Learning to Speak and Act in a Fantasy Text Adventure GameA Hierarchical Location Prediction Neural Network for Twitter User Geolocation Jack Urbanek, Angela Fan, Siddharth Karamcheti, Saachi Jain, Samuel Humeau, Emily Dinan, Tim Rocktäschel, Douwe Kiela, Arthur Szlam,.. 2020. 3. 7.
GAN이 생성한 데이터는 무엇? 3개의 요점 ✔️ GAN은 bias를 유지할 뿐만 아니라 악화시킨다 ✔️ GAN은 학습 데이터의 분포를 학습하지 않았다 ✔️ 사람과 AI 양쪽에서 평가해도 같은 결과를 도출 Imperfect ImaGANation : Implications of GANs Exacerbating Biases on Facial Data Augmentation and Snapchat Selfie Lenses written by Niharika Jain , Alberto Olmo , Sailik Sengupta , Lydia Manikonda , Subbarao Kambhampati (Submitted on 26 Jan 2020) Subjects : Machine Learning (cs.LG) ; Computer Vision a.. 2020. 3. 1.
AI가 애니메이션을 고화질로 변환, HD는 4K로, 풀HD는 8K로 주식회사 라디우스5는 AI에 의해 애니메이션을 고화질로 변환할 수 있는 서비스 'AnimeRefiner'의 출시를 발표했습니다. 이 AI 모델은 애니메이션을 가로 x 세로 4배 크기의 고해상도로 변환할 수 있습니다. AnimeRefiner | AIがアニメを4Kサイズに変換・リマスタリング AnimeRefinerはアニメを綺麗に高解像度化することができるAIです。 どのようなアニメでも縦4倍、横4倍に高解像度化することができ、 まるでそのサイズで制作されたかのような美しい映像に変換することが可能です。 Deep learningを用いた独自の技術で開発を行っており、これまでの技術とは比較にならないほど美しく、アニメを高解像度化できます。 animerefiner.com 라디우스5는, AI와 사람(화가)의 특성을 살린 하이브리드 전신 일러스트 제작.. 2020. 2. 19.
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