“문제”는 발명의 어머니

Problems Finding Solutions

Finding ProblemsSolutions

해결책으로 “문제”를 찾아다니다

A.I.? Machine Learning? Deep Learning?

머신 러닝으로 해결 가능한 문제 – 분류둘중 어느 것인가요?

머신 러닝으로 해결 가능한 문제 – 회귀다음에 올 숫자는 무엇인가요?

머신 러닝으로 해결 가능한 문제 – 이상 감지변칙적인 데이터가 있나요?

머신 러닝으로 해결 가능한 문제 – 클러스터링어떻게 조직화 할까요?

머신 러닝으로 해결 가능한 문제 – 강화 학습다음에 무엇을 할까요?

햄버거 주문

번역음성 인식사물 인식

지금 바로 활용할 수 있는데 왜 사용하지 않는가?

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원천 기술보다 응용을 잘 하는 기업이 성공한다.제리 카플란 – 스탠포트 대학

탐색 구현 상업화

해외 모델 도입 및 실행 독자적인 모델들의 출현 독립적인 모델들의 통합Model/

Algorithm

개별 PC/Server 독립적인 Platform MLaaSRunningPlatform

Cloud/GPU Vendor 위주 다양한 Pilot 서비스 등장 Cross-over 및 규모의 경제Service/

Products

분석 모델링 위주의 아이디어 다양한 아이디어 도출 모델들의 Cross-over 아이디어Ideation

Searching & Mining 중심 정제된 Data의 확산 Data Agency 등장Data

We are here.

머신러닝 비즈니스 어디쯤 와 있는가?

Cloud의 출현

클라우드에는 거의 모든 IT 자원이 있습니다.

리전마다 최소 2개의 데이터 센터를 운영합니다.

클라우드는 신속하게 자원을 확장하고 효율적으로 보호합니다.

기업의 머신 러닝 현 주소

바람직한 머신 러닝 비즈니스

학습된 머신 러닝과 데이터 입출력을 위한 API

구성 예

머신 러닝 웹 서비스

사례 : Bizgress.com

사례 : Socialerus.com

Strategic Data &Machine Learning Business

모든전략과기술이하나로응집된웹플랫폼제공

빅데이터전략및머신러닝알고리즘구현

비즈니스목표를달성하는전략수립및프로젝트수행

관점이있는접근Philosophical approach

Strategic plan

Data & M-L

WebPlatform

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