인공지능 이모저모

자료과학자? 자료공학자? 소프트웨어공학자? 사람들은 항상 새로운  단어를 만드는 것을 좋아한다. LinkedIn이 조사(?)한 바에 따르면, 사람들은 위 단어를 아래와 같이 구분지어 생각한다고 한다 (여기서는 본질적으로 정말 그렇든 아니든에 대해서는 생각하지 말자) Software Engineer는 좀 더 programming language를 다루는 기술이좋거나, 개발에 중점을 두는 걸로 보이고, Data Engineer는 자료를 다루는 다양한 기술을 소지한 것으로 보인다. 마지막으로 Data Scientist는 자료 분석능력을 가진 사람으로 생각하는 경향이 있는 듯 하다. 물론 LinkedIn의 조사에 참여한 사람들의 의견에 의하면 말이다. 원본 문서는:  http://101.datascience.community/2016/11/28/data-scientists-data-engineers-software-engineers-the-difference-according-to-linkedin/

Google DeepMind와 옥스포드대학 연구팀이 Deep Learning기술을 많은 양의 BBC TV 프로그램을 이용하여 훈련시켰다고 한다.  훈련의 목적은 사람의 입술모양과 변화를 읽어,  그 사람이 현재 무슨 말을 하는지 알아내기 위함이었다. 결과적으로, 12.4%를 읽어낸 인간전문가에 비해, Deep Learning 모델은 46.8%를 읽어냈다고 하니, 거의 4배에 가까운 결과이다. 아마도, 곧, 영어권 영화를 보기위해 이미도씨가 필요하지 않을지도 모르겠다. (이미도씨께 개인적인 감정은 없다. 가장 대표적인 분이라 예를 든것이니 혹시라도 기분나빠하지 않으시길..) 원본문서는 여기에:  https://www.newscientist.com/article/2113299-googles-deepmind-ai-can-lip-read-tv-shows-better-than-a-pro/

구글 익스페리먼트 (Google Experiments) 프로젝트 중 하나. - X Degree of Separation - 두 가지 예술작품을 고르면, 두  작품을 연결하는 경로를 유사한 기타 작품로 보여준다. 간략하게 설명하자면, 각 이미지의 특성 (features)을 찾아내고 두 작품간의 (수학적인) 거리를 최소화하는 방식으로 경로를 찾아낸다.  이 과정 중에 Machine Learning 기법이 사용된다. 데모를 실행해보고 싶다면:  https://artsexperiments.withgoogle.com/xdegrees/ Google Experiemts 프로젝트를 더 보고 싶다면:  https://experiments.withgoogle.com/