PLAYERUNKNOWN’S BATTLEGRONDS
배틀그라운드의 Intelligent Service Development 팀입니다.
저희는 글로벌 사용자를 위한 서비스 구축을 진행하고자 합니다.
그리고 해당 서비스를 사용자에 맞게 최적화하는 작업을 기계학습을 통해 진행하고자 하며 많은 관심 부탁드립니다.
저희는 현재 채용을 진행중입니다!
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [COLLABO-AZ] : 고객 세그멘테이션 기반 개인 맞춤형 추천시스템 for 루빗BOAZ Bigdata데이터 분석 프로젝트를 진행한 COLLABO-AZ 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
고객 세그멘테이션 기반 개인 맞춤형 추천시스템 for 루빗
20기 정지혜 이화여자대학교 통계학과
20기 김지민 중앙대학교 응용통계학과
20기 오태연 단국대학교 정보통계학과
20기 최은선 한양대학교 에리카캠퍼스 정보사회미디어학과
AI 비지니스 무엇을 어떻게 준비하고 해야 하는가? - 정우진 (AWS 사업개발 담당)Amazon Web Services Korea최근 글로벌 혁신의 트렌드인 AI의 다양한 사례를 살펴보고 단계적으로 어떻게 접근하고 준비해야 할지를 알려드립니다. 이미지/비디오 인식 등 AI 어플리케이션의 유형과 트렌드를 전달드립니다. 특히 AWS AI 서비스를 성공적으로 도입하고 활용하기 위한 전략을 살펴보고 사례를 통한 Use Case를 통해 단계별 접근 전략을 소개드립니다. 이번 세미나를 통해 최신 AI트렌드와 정의, 그리고 사례 기반의 도입 유형, 접근 전략과 방법론 등을 알 수 있습니다.
더 많은 AWS 온라인 세미나 알아보기: https://aws.amazon.com/ko/events/webinars/series
GTCx 2016 C.SIDE KoreaKyungho Kim발표 제목 :
GPU 및 오픈 소스 딥러닝 라이브러리를 활용한 향후 인공지능 서비스의 가능성에 대하여 자사 개발 서비스인 "C.VIEW"를 통하여 가늠해 보자.
Abstract :
인공지능은 지금 시대에 있어서, 제4차산업혁명이라고 일컬어 질 정도로, 역사적으로 세 번째의 유행을 맞이 하게 되었다. 1960년대와 1980년대에 관심을 받게 되었을 때, 방대한 양의 학습 데이터를 위한 학습에 소요 되는 처리 시간 및 인간이 기준을 제시하지 않으면 학습이 힘들다는 점이 커다란 과제로 두각 되었으나, 이런한 과제는 2000년도에 들어서서 BigData에 대한 관심과 GPU 악셀레이터 및 오픈소스 딥러닝 라이브러리의 등장으로 그 해결 방안이 제시 되어지고 있으며, 인공신경망에 대한 학술적인 이해가 어느정도 있다면 누구나 쉽게 도전할 수 있는 영역이 되었다. AWS에서 제공 하는 GPU 환경 및 TensorFlow를 이용하여 개발중인 자사 서비스 "C.VIEW"를 통하여, 앞으로의 인공지능 서비스에 대하여 그 가능성을 가늠해 보도록 하자.
발표 시간 : 50분
AI = SE , giip system manage automation with A.ILowy Shin인공지능이 시스템 엔지니어의 모든일을 할 수 있다면 어떨까?
클라우드 및 레거시의 다양한 인프라 환경에서 지속적으로 배워가면서 시스템 운영(모니터링, 장애대응, 백업, 관리등)을 자동으로 처리 하는 서비스를 만나보세요.
Azure Bot Service 소개Minnie Seungmin ChoMicrosoft Bot Framework with Azure Bot Service and Azure Cognitive Services. 마이크로소프트 챗봇 개발환경에서 풍부한 AI 기술을 활용하세요. 자연어처리 및 답변 구성 등 대화를 손쉽게 구성하고 간편하게 서비스를 배포하세요.
SKPlanet 추천 플랫폼 콜로세오 - SK ICT Tech Summit 2017 SKPlanet 추천 플랫폼 콜로세오 - SK IC...Jaehoon JungSK ICT Tech Summit 2017 빅데이터 세션에서 발표한
SK Planet 추천 플랫폼 콜로세오 내용을 공유합니다.
추천 로직과 관련된 내용이 아닌
추천서비스 측면에서 추천 플랫폼의 역할에 대해서 기본적인 내용들을 설명 했습니다.
Recopick 부터 콜로세오까지 5년 가까이 추천 서비스를 개발/운영하면서 생각해본 기본 적인 내용들로 구성되어 있습니다.
마지막 장 3줄 요약 있습니다. :)
리테일과 네이버클라우드플랫폼 - 바이라인세미나(정낙수 클라우드 솔루션 아키텍트)NAVER CLOUD PLATFORMㅣ네이버 클라우드 플랫폼리테일 산업에 속한 기업들이 활용할 수 있는 네이버클라우드플랫폼의 AI 서비스를 소개 및 실제 고객 사례를 공유합니다 | Introduce the AI service of Naver Cloud Platform for companies in the retail industry and share real-world customer stories
H2O Driverless AI on IBM PowerHyungSun(Sean) KimH2O Driverless AI에 대한 소개와 IBM Power Systems 에서의 기능을 간략히 소개한 장표입니다.
In this presentation, IBM introduces H2O Driverless AI on IBM Power system to accelerate the speed of deep learning workflow .
링크드인의 Big Data Recommendation Products - 어제의 데이터를 통해 내일을 예측한다Evion KimDEVIEW 2013 발표 내용입니다 - http://deview.kr/2013/detail.nhn?topicSeq=36
링크드인 플랫폼 상의 다양한 Recommendation Product들, 이 제품들의 키워드는 바로 'Relevance(연관성)' 입니다. 가장 관련있는 데이터들을 제공함으로써 사용자의 삶을 더 쉽고 편하게 만들어 주는것이 링크드인 데이터 팀의 목표라 할 수 있겠습니다. 그렇다면 어떻게 해야 사용자에게 가장 연관성 높은 데이터를 제공 할 수 있을까요? 이에 대한 답을 한문장으로 요약하자면 '어제의 데이터를 분석하여 내일의 사용자의 행동을 예측한다' 가 될 것 같습니다.
본 발표에서는 이 한 문장을 좀 더 길게 풀어보려 합니다. 링크드인에서는 Hadoop, Key-Value Storage, Machine Learning등의 기술을 어떤 식으로 활용하여 연관성 높은 Recommendation Product를 만들고 있는지에 대해 소개해보겠습니다.
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발표 시간 : 50분
AI = SE , giip system manage automation with A.ILowy Shin인공지능이 시스템 엔지니어의 모든일을 할 수 있다면 어떨까?
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본 발표에서는 이 한 문장을 좀 더 길게 풀어보려 합니다. 링크드인에서는 Hadoop, Key-Value Storage, Machine Learning등의 기술을 어떤 식으로 활용하여 연관성 높은 Recommendation Product를 만들고 있는지에 대해 소개해보겠습니다.
6. 추천?
A recommender system or a recommendation system (sometimes
replacing "system" with a synonym such as platform or engine) is a
subclass of information filtering system that seeks to predict the
"rating" or "preference" that a user would give to an item.
Reference https://en.wikipedia.org/wiki/Recommender_system