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소매업, 제조업, 농업 등 다양한 산업에서 ‘딥러닝(Deep Learning)’이 어려운 과제를 해결하고 있다. 여기에 앞장서고 있는 스타트업을 살펴본다.
마이크로소프트의 자회사 ‘깃허브(GitHub)’가 ‘오픈AI(OpenAI)’와 함께 자동화된 제안을 통해 코드 작성을 돕는 AI 도구를 개발하고 있다. 여기서는 초기 사용자들의 반응을 살
공장 생산라인에 작업자가 아닌 로봇이 줄지어 늘어서서 자동차를 생산하는 모습을 본 사람이라면 로봇이 가져올 미래에 대해 긍정적이든 부정적이든 생
화상채팅 플랫폼 줌(Zoom)이 머신러닝 기반 실시간 번역 솔루션 업체인 ‘카이트’를 인수할 것이라고 29일(현지시간) 블로그를 통해 발표했다. 서로 다른 언어로 소통하는 줌 사용자들
이번 글은 지난 쉰세 번째 글에 이어 2017년 1월부터 지금까지 필자가 소개했던 빅데이터 활용의 핵심들을 다시 정리해보는 마지막 글이다. 지난
오늘날 ‘데이터 과학(Data Science)’만큼 IT 및 비즈니스 리더의 관심을 끄는 분야가 있을까. 하지만 그렇다고 해서 데이터 과학에 실패가 없는 건 아니다.
데이터센터의 워크로드가 급격히 증가하고 있는 가운데 AI에 주목하는 기업들이 늘고 있다. AI를 이용하면 IT팀의 관리 부담 경감과 효율성 향상, 비용 감축이 가능할 것이라는 기대에서다.
페이스북이 인스타그램에 이미지 검색 기능과 AR 기반 체험 기능을 도입할 예정이라고 22일(현지시간) 블로그를 통해 발표했다. 자사 플랫폼 이용자들에게 새로운 쇼핑 경험을 제공하기 위
AI에 대한 관심이 고조되면서 AI 활용을 위한 소프트웨어와 인프라에 대한 갈증도 나타나고 있다. 이로 인해 ML옵스(MLops)라는 새로운 세계를 안내해 줄 스타트업들이 많이 등장했다. 데이터
RPA(robotic process automation)는 지루하고 반복적인 작업으로부터의 해방을 약속한다. 오늘날 여전히 많은 업무가 반복적이며 수준이 낮은 경향이 있다. RPA 소프트웨어를 사용하면 전자 서식을
