Tech Planet 2016

근황 2016.10.20 10:49

Tech Planet 2016

 

TOPIC

— Chat bot

— Deep Leaning

— AI

 

 

 

알리바바

  • 사용자 물품 추천
  • 챗봇 
  • 그리디 알고리즘의 헛점
  • 잘 대답할 수 있는 대상에 대한 매칭

 

IBM

  • 인지시스템 (왓슨)
  • 학습 데이터
    • 트레이닝
  • 유스케이스
  • 질문에 대한 2,3개 단어로 대답
  • 원문을 분석후 필요한 문장을 추출, 추론(!)
  • 활용부문
    • 대상에 따른 차등광고
    • 챗봇과 상호작용 시 톤(분위기?)을 읽어서 활용
    • 기계번역
    • 등등..
  • Bluemix cloud.
  • NL Classifier
    • 대화로 클래스 다이어그램? 을 만듬
    • ex ) 패스워드를 어떻게 바꿀수있을까? 패스워드가 기억나지 않는다 ? >> 의도는 패스워드 리셋
  • 대화를 통한 동기를 파악
  • 주변의 단어를 살펴본다 >> 딥 러닝 을 통해서 classifier
  • 단어 분류 , 의미단위 , 파싱 (누가누구에게)
  • 적용 : 금융사 . 보험사(자동차) . 뉴스 분석 , 
  • 분석과 동시에 케이스 추가
  • 9개어 언어 지원 (12월말 한국어 추가예정)

 

 

11:20

Python Eco System. - 김영근 

 

파이썬 소개 ?

1989 Guido van Rossum 크리스마스에 만듬.. (솔로부대의 힘) 1991에 최초버전 릴리즈

멀티 패러다임

  • 객체지향, 함수형
  • 9만개이상의 라이브러리
  • 영상부문(디즈니), 교육 (영국 파이썬미니보드),  제조업 (디링크, 필립스) , 게임(이브,문명,몬스터슈퍼리그(스마트스터디)) 

 

왜?

  • 빠르게빠르게 , 쉽게 , 
  • 마이크로 서비스에 좋다. (API, 운영툴)
  • ORM << 게임에서는 좋지 않다.
  • 파이썬2?? >> 파이썬3 써라.

 

12:50

블록체인 기반 IoT와 커머스의 미래 이진석 / CTO, 블로코

 

적용 부문

  • 사람이 하기 힘든(위험한) 일의 인력 대체 (석유 시추, 연구 등 )

 

IoT

  • 클라우드와 항상 연관 . 
  • 스마트 허브
    • 스마트폰, 피씨 등 스마트기기 =(연결 홈서버)= 공기청정기, 에어컨, 보일러, 세탁기 , 냉장고 등 
  • 문제점
    • 프라이버시 (감시)
    • 기업 혹은 해커의 무차별 정보 수집
    • 데이터 저장의 문제 , 차량의 경우 130TB/Year
    • 클라우드에 대한 지나친 의존
      • 설계의 문제다
    • 분산 시스템 
      • 구축에 제한적이다. 
      • 트렌젝션, 정합성에 대한 문제
  • 블록 체인
  • 분산네트워크 구축에 대한 해답이 될 수도 있다.
  • 각 장치가 노드
  • 서로 발견/신뢰/식별(고유성)
  • 각자가 서버 연할 (ex. TeleHash 서로 인식, 각자 서버 알고리즘)
  • 데이터가 연결 구조로 구성
  •  

 

디지털 커런시

  • Heritage of Blockchain
  • 비트코인
  • 디지터 컴페어
  • 스마트 코인
  • 활용
  • 스마트 카 - 할부금을 안냈을때 시동 제한 등

 

지금까지는 서로 믿지 못하는 주체들이 권위와신뢰를 주장하는 써드 파티에 의존했으나

블록체인이 적용되면 더이상 필요가 없게 된다. (서로간에신뢰)

 

13:40

어떻게 Spark은 대세가 되었나

2009년 시작 > 2010 오픈소스 > 2014 1.0 릴리즈 > 2016.07 2.0 릴리즈 

 

빅 데이터 를 관리하기 위한 프레임 워크

수많은 데이터를 여러대의 컴퓨터를 이용하여 빠르게 분석

 

대부분의 설정이 자동으로 됨

 

인메모리 컴퓨팅 엔진

SQL , 스트리밍, 머신러닝, R 등 확장성이 좋다.

 

기존 - HDD 읽기 > 연산  > HDD 쓰고

개선 - HDD 읽기 > 연산 > 인메모리 > HDD 쓰기

 

중간 고장 ? 시 계보를 이용하여 고장난 부분만 처음부터 다시 한다.

 Spark의핵심 ? RDD 탄력있는 데이터 셋

 

Scala, Python, Java 지원 

기존의 Hadoop MapReduce 에 비해 간단

 

Spark Shell  을 지원하여 데이터 탐색에 편함

 

확장성

Spark Sql, Spark Streaming MLLib Spark R Apache Zeppelin 등 

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