알파고 썸네일형 리스트형 (무료)인공지능(AI) 분야 주요 8개 기업의 장단점 비교...Google과 Deep Mind, 높은 경쟁력 갖춰 (무료)인공지능(AI) 분야 주요 8개 기업의 장단점 비교...Google과 Deep Mind, 높은 경쟁력 갖춰 링크: http://bit.ly/2n0GHe6 IBM, Google, Facebook, Apple 및 Microsoft와 같은 대형 기술기업들이 인공지능 연구에 매진하는 가운데, IBM을 제외한 모든 기업들이 Deep Learning 연구를 수행하기에 좋은 곳이며 어느 한 업체가 인공지능 분야에서 압도적인 수준으로 경쟁업체들을 앞서 나가고 있다고 하기는 어려운 것으로 평가된다. - 머신러닝 분야 경쟁력 Deep Mind와 Google 최고…Apple과 IBM은 약점도 있어 더보기 (무료)Google DeepMind, 인공지능 이용해 TV 프로그램으로 독순술(讀脣術) 익혀 (무료)Google DeepMind, 인공지능 이용해 TV 프로그램으로 독순술(讀脣術) 익혀 링크: http://bit.ly/2fZ1Ttu Google DeepMind가 BBC 방송 자료를 활용한 훈련을 통해 사람의 입 모양으로 말 내용을 파악하는 독순술을 익혔다. 인간 전문가나 다른 인공지능 시스템보다 월등한 기능을 자랑하는 이 인공지능 시스템은 청각장애인 보조나 음성인식 등 다양한 분야에 응용될 것으로 기대된다. - BBC 방송 프로그램으로 훈련…인간 전문가보다 정확성 압도적으로 높아 - LipNet 등 다른 인공지능시스템보다도 성능 월등…다양한 응용 분야 기대 더보기 (무료)게임 업계, 데이터 분석의 중요성 대두...매출 증대와 게임 경험 개선의 원동력 (무료)게임 업계, 데이터 분석의 중요성 대두...매출 증대와 게임 경험 개선의 원동력 링크: http://bit.ly/1SCSUfq 게임 업계에서도 데이터 분석의 중요성이 대두되고 있다. 데이터 분석이 게이머의 게임 행태를 파악해 직접적인 매출 증대를 견인하고, 전반적인 게임 경험을 개선하는 데 필요한 핵심적인 정보와 통찰을 제공하는 원천으로 등극한 것이다. 그러나 데이터 분석 자동화 트렌드와 관련해서는 신중론이 대세다. 아직까지는 인공지능이 인간의 이해도를 따라잡는 데에는 한계가 있다는 진단이다. - 데이터 분석, 게임 성공의 필수 요소...기존 분석 기법의 무비판적 수용은 극복과제 - 데이터 분석 전면 자동화는 시기상조...인공지능, 아직 인간에는 역부족 더보기 이전 1 다음