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Technology

머신러닝 학습 어떻게 시작할까? 1. 학습을 시작하는 마음가짐

대부분의 사람들에게 (심지어는 개발자들에게도) 머신러닝은 접근하기 쉽지 않은 분야입니다. 그러한 분들을 위해서 머신러닝 완전정복(Machine Learning Mastery)이라는 웹사이트를 소개하고자 합니다. 이 사이트의 운영자인 Jason Brownlee 박사는 머신러닝이라는 한가지 주제로 기초부터 고급과정까지 방대한 지식을 공유하고 있습니다. 앞으로 매일매일 네피리티 블로그를 통해서 Jason Brownee 박사의 머신러닝 완전정복 시리즈를 연재해 드리겠습니다. 이 글이 머신러닝을 배우는 데 도움이 되었다고 생각하시면 […]

Technology

딥 러닝을 위한 전이 학습에 대한 간단한 소개

전이 학습은 작업을 위해 개발된 모델이 두번째 작업의 모델의 시작점으로 재사용되는 머신러닝 방법입니다. 신경망 모델을 개발하는 데에는 방대한 계산과 인력, 시간이 필요하기 때문에 사전 학습된 모델을 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 작업의 시작점으로 사용하는 것이 일반적입니다. 이 글에서는 전이 학습을 사용하여 학습 속도를 높이고 딥 러닝 모델의 성능을 향상시키는 방법을 알아볼 것입니다. 글의 요점은 다음과 같습니다 […]

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머신러닝을 활용하여 비디오에서 의심스러운 동작을 식별하는 법

사진촬영과 영상녹화가 기하급수적으로 증가함에 따라 비디오 식별 및 분류 프로세스를 운영하고 자동화하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 고양이가 촬영된 비디오를 식별하는 것부터 물체를 시각적으로 분류하는 것에 이르기까지 다양한 응용 프로그램이 점점 더 보편화되고 있습니다. 전 세계 수백만 명의 사용자가 매일 수십억 분의 비디오를 생성하고 소비하기 때문에 이러한 대규모 영상을 처리할 수 있는 인프라가 필요합니다. 빠르게 […]

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인공 지능과 딥 러닝의 보편화

딥 러닝은 인공 지능의 급속한 혁신을 주도하고 있으며 산업 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있습니다. 이 글에서는 딥 러닝의 의미, 이 기술을 활용할 때의 과제, 현실의 문제를 해결하는 방법, 그리고 더 중요한 것은 어떻게 데이터 전문가들이 딥 러닝에 쉽게 접근할 수 있는지를 다룹니다. 딥 러닝이란 무엇일까요? 기계 학습의 특화되고 진보된 형태 인 딥 러닝은 “종단 […]

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머신러닝 적용사례 제 8장. 글로벌 기업들의 머신러닝 활용 사례들

이번 글에서는 머신러닝의 구체적 활용사례를 기술하기보다 글로벌 기업들이 머신러닝을 활용해서 이룩한 성과를 간략하게 요약하겠습니다. 글을 읽어보시면 머신러닝을 활용할 수 있는 산업분야가 무척 다양함을 알 수 있습니다. 관련 산업에 종사하시는 분들께서 인사이트를 얻는 데 도움이 되었으면 하는 바람입니다. 빅데이터와 머신러닝에 대한 새롭고 흥미로운 내용을 준비하여 곧 다시 찾아 뵙겠습니다.     엔터테인먼트의 미래를 제공하는 Comcast 수백만 […]

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머신러닝 적용사례 제 7장. 대규모 지리 공간 데이터 처리

기술의 발전으로 인해 시기 적절하고 정확한 지리 공간 데이터에 대한 시장이 활성화되었습니다. 매일 수십억 개의 핸드헬드 및 IoT 장치와 수천 개의 항공 및 위성 원격 감지 플랫폼이 수백 엑사바이트의 위치 인식 데이터를 생성합니다. 머신러닝의 발전과 결합된 지리 공간 빅 데이터의 붐으로 여러 산업 분야의 조직이 새로운 제품과 기능을 구축할 수 있습니다.   예를 들어 많은 […]

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머신러닝 적용사례 제 6장. 자동차 분류를 위한 컨볼루션 신경망 구현

CNN(Convolutional Neural Networks)은 주로 컴퓨터 비전 작업에 사용되는 최첨단 신경망 아키텍처입니다. CNN은 이미지 인식, 객체 위치 파악 및 변경 감지와 같은 다양한 작업에 적용될 수 있습니다. 최근에 파트너인 Data Insights는 자동차 제조업체로부터 주어진 이미지에서 자동차 모델을 식별할 수 있는 Computer Vision 응용 프로그램을 개발해 달라는 요청을 받았습니다. 자동차 모델이 달라도 아주 비슷하게 보일 수 있고 […]

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머신러닝 적용사례 제 5장. 머신러닝을 통한 디지털 병리 이미지 분석 자동화

이미징 기술의 발전과 새롭고 효율적인 계산 도구의 가용성으로 인해 디지털 병리학은 연구 및 진단 환경 모두에서 중심 무대를 차지했습니다. WSI(Whole Slide Imaging)는 이러한 변화의 중심에 있어 병리학 슬라이드를 고해상도 이미지로 신속하게 디지털화할 수 있습니다. 슬라이드를 즉시 공유하고 분석할 수 있도록 함으로써 WSI는 이미 재현성을 개선하고 향상된 교육 및 원격 병리학 서비스를 가능하게 했습니다. 오늘날 슬라이드 […]

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머신러닝 적용사례 제 4장. 의사결정 트리 및 MLflow를 사용한 대규모 금융 사기 탐지

인공지능을 사용하여 대규모 사기 패턴을 탐지하는 것은 적용 사례에 관계없이 어려운 일입니다. 걸러내야 할 방대한 양의 과거 데이터, 끊임없이 진화하는 머신러닝 및 딥 러닝 기술의 복잡성, 사기 행위의 극소수 실제 사례는 바늘이 어떻게 생겼는지 모른 채 건초 더미에서 바늘을 찾는 것과 비슷합니다. 금융 서비스 산업에서 보안에 대한 늘어난 우려와 어떻게 사기 행위가 확인되었는지를 설명하는 것은 […]

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머신러닝 적용사례 제 3장. Prophet 및 Apache Spark를 통한 세밀한 시계열 예측

시계열 예측의 발전으로 소매업체는 보다 안정적인 수요 예측을 할 수 있습니다. 이제 과제는 기업이 제품 재고를 정밀하게 조정할 수 있도록 세분화된 수준에서 시기적절하게 예측하는 것입니다. 이러한 문제에 직면한 점점 더 많은 기업들이 Apache Spark 및 Facebook Prophet을 활용하여 과거 솔루션의 확장성과 정확성 한계를 극복하게 되었습니다.   이 게시물에서는 시계열 예측의 중요성에 대해 논의하고 일부 샘플 […]