[카테고리:] Walking Towards

CLIP 논문에서는 (이미지, 물체 분류) 데이터 대신 (이미지, 텍스트)의 데이터를 사용하는데, 수작업 labeling 없이 웹 크롤링을 통해 자동으로 이미지와 그에 연관된 자연어 텍스트를 추출하여 4억개의 (이미지-텍스트) 쌍을 가진 거대 데이터셋을 구축하였다. (이미지, 텍스트)로 구성된 데이터셋은 정해진 class label이 없기 때문에 분류(classification) 문제로 학습할 수는 없다. 따라서 CLIP 논문에서는 주어진 N개의 이미지들과 N개의 텍스트들 사이의 올바른 […]

들어가며 국방 분야에서는 다양한 기술이 종합적으로 활용되며, 국방 분야의 기술이 민간 분야의 기술 발전을 이끌기도 한다. 특히, 시간이 흐를 수록 전자, 컴퓨터 분야의 기술의 비중이 커지고 있으며, 최근에 들어서는 인공지능 관련 기술의 발전에 힘입어 국방 분야에서 필요로 하는 다양한 무기체계와 프로세스를 지능적인 것으로 발전시키기 위한 노력들이 나타나고 있다. 인공지능 기술이 국방 분야에 커다란 변화의 바람을 […]

인공지능에 대한 관심도가 높아지면서, 관련 기술을 보유하고 있지는 못하지만 외부의 힘을 빌려서라도 자신의 비즈니스에 인공지능 기술을 적용해 보려고 하는 사람들이 늘어나고 있다. 본 포스트에서는, 인포리언스가 실제로 진행해 온 프로젝트들에서 얻은 경험과 주요 관련 사이트에 실린 분석 기사들을 토대로, 인공지능 기술을 비즈니스에 성공적으로 응용하기 위해서는 어떤 준비가 필요하며, 어떤 프로세스를 거쳐야 하는지에 대해 1차적으로 정리해 본다. […]

정도의 차이는 있겠지만, 사람은 누구나 지우고 싶은 기억이 있다. 만약, 먼 훗날에 기술이 매우 발달하여, 지우고 싶은 기억만 콕 집어내어 지울 수 있다면 우리 사회는 어떻게 될까? 에피소드 ‘정신외과 병동 사람들’ 은 사랑하는 사람과의 이별의 아픔을 지우기 위해 정신외과를 찾아간 사람의 이야기를 그리고 있다. 얼마나 아픔이 컸던지, 그는 부작용의 위험성을 알면서도 시술을 받는다. 이 이야기에서 […]

딥러닝 기반의 모델들이 주목을 받기 전에는 Support Vector Machine, Decision Tree (Random Forest), Bayesian Networks 등과 같은 모델 또는 여러 모델들을 묶어서 활용하는 ensemble 방법론들이 기계학습 분야의 주전 멤버 역할을 했었다. 이러한 방법들 중에서, Graphical model 중의 하나인 Bayesian Networks은 classifier의 역할을 수행할 수 있을 뿐만 아니라, 데이터에 포함된 변수들 사이의 causal relationship을 파악할 수 […]

“2014년 이후의 뉴스 기사들을 토대로 추출해 본 3가지 관점에서의 기술의 변화 흐름은 다음과 같다. (1)의 흐름은 brain implant 장치와 기술이 서서히 실험실 환경에서 벗어나 실제 생활 환경에 접목할 수 있는 형태로 발전하고 있다는 뜻이며, 2의 흐름은 수동적으로 뇌 신호를 활용하는 것에서 이제는 적극적으로 뇌의 활동에 변화를 주는 기술로 발전하고 있음을 의미한다. 마지막으로 3번 흐름은 brain […]

인공지능 기술은 의료분야에서 가장 뜨겁게 활용될 수 있다. 질병을 찾아내고, 치료하고, 예후를 관찰하고, 새로운 치료방법을 연구, 적용하는 등의 다양하고 광범위한 일들이 의료 분야에서 이루어지고 있고, 이러한 일들을 효율적으로 수행하기 위한 새로운 방법이 늘 필요하기 때문이다. 그러나 한편으로는, 사람의 건강과 생명에 직결되기에, 새로운 기술을 적용하는 데 있어서 많은 고민이 필요하다. 이번 포스트에서는 최근의 의료 분야에서 연구, […]

본 포스트에서는 병리조직 슬라이드를 분석하는 과정에 대한 아주 기초적인 연습 결과로서, (pilot 프로젝트를 위한 pilot 프로젝트…) 학술연구용으로 잘 정제된 소량의 공개 데이터에 대해 1차적으로 실험해 본 기본적인 결과를 소개한다. <더보기> 아래의 외부링크 클릭