빅데이터, 클라우드, IoT, 머신러닝. 왜 이렇게 많은 것들이 나타날까?
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클라우드라는 말이 들리더니, 어느새 빅데이터가 유행했습니다. 데이터가 중요하다는 것을 겨우 받아들일까 하는 판국에, 이제는 IoT라던가 머신러닝이 중요하다고 합니다. 이 많은 유행들은 그냥 일시적인 걸까요? 아니면 동시에 나타나게된 이유가 있는 걸까요? 이것들 뒤에 큰 흐름이 있지는 않을까요? 있다면 그것은 어디에서 시작되고 있을까요? numberworks.io
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- 1. What will come next? http://NUMBERWORKS.io 하용호 yongho.ha@gmail.com 빅데이터, 클라우드, IoT, 머신러닝. 뭐가 이리 많아? 왜 자꾸 나타나?
- 2. 하 2 용호 용 호 안녕하세요. 하용호입니다. 이번에 SKTelecom을 나와서, 동료 데이터과학자들과 데이터회사를 만들었습니다. http://numberworks.io 재미난 일을 만들어볼게요
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- 22. 6.5원/0.5KB 0.01원/0.5KB 2004년 2014년 약 1000배 싸짐 무제한 요금제도 있음 (현재가치로 따지면 약 10원/0.5KB) 위 계산은 통신사들의 평균 가격을 사용 이동통신 데이터 요금 패킷당 10원 0.01원 통신이 저렴해졌다.
- 23. 컴퓨터의 모래알화(작다, 싸다) 통신의 공기화(어디서나, 싸다) 저렴한 물건들 마저 똑똑해지고, 네트웍을 품기시작 물건들 끼리 통신을 하고 판단을 하기 시작
- 26. $5
- 27. IoT의 핵심 중 하나 많은 센서(sensor) 센서의 특징 숨만 쉬어도 데이터를 뿜어낸다. IoT 모든 기기가 데이터를 뿜어내고 주고 받는다.
- 29. 넘치는 데이터. 어떻게 감당할 것인가? 분석가들 사람이 다 감당할 수 X Machine Learning 똑똑한 기계를 만들어 “생각의 아웃소싱” Cloud BigData
- 31. 머신러닝이 잘 동작할 수 있는 조건은? 많은 데이터 좋은 컴퓨터멋진 알고리즘 기존의 학습 알고리즘들 요즘 뜨는 Deep Learning 클라우드에 집약된 데이터들 Public 또는 private 클라우드에 있는 수백대의 컴퓨터들 사람들의 생활이 디지털로 기록됨 때는 지금이다!
- 32. + 수많은 회사가 머신러닝에 집중!
- 33. 흐름을 4가지로 정리하면
- 34. 때문에 모든 기계는 ‘임시저장소’ 에 불과. Input/Output 장치가 되어간다. 세상의 모든 정보는 클라우드로 모여 커진다. Cloud 디바이스 발달 통신 발달 BigData
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- 37. Data-centric Era ‘지금 사람이 원하는 데이터’를 생활에 바로 적용되기 위한 IoT 어디서 발생하는 데이터라도 쏘아 올릴 수 있는 자유롭고 빠른 통신 그렇게 발생한 많은 데이터를 받아들일 수 있는 충분한 클라우드 더 많은 곳에서, 데이터가 나오지 않던 곳에서 데이터가 나오게 하는 IoT 쌓여서 거대해진 데이터에서 숨은 패턴을 찾아내려 하는 데이터 분석 지능을 모사해서 데이터 분석의 능력과 수준을 끌어올리기 위한 인공지능 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터
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