CULTURE, 테크놀로지

MOOC 머신러닝 과정을 다 마친 초보자는 어떤 일을 할 수 있을까요? (번역)

원문 출처: Quora, https://www.quora.com/How-can-beginners-in-machine-learning-who-have-finished-their-MOOCs-in-machine-learning-and-deep-learning-take-it-to-the-next-level-and-get-to-the-point-of-being-able-to-read-research-papers-productively-contribute-in-an-industry/answer/Andrew-Ng?ch=10&share=c26bd326&srid=khZiW 번역자 n 마디: 스튜디오에 계신 분께서 좋은 글을 가져오셔서 공유합니다. Andrew Ng이 Quora에 직접 단 답변이 신기하기도 하고, 이 내용에 대하여 많은 분들이 궁금해하시지 않을까 + 제가 궁금하기 때문에 퍼 왔습니다. Q: 저는 머신러닝 초심자입니다. MOOCs도 다 봤고, 다음 단계로 가고 싶어요. 근데 무엇을 읽거나 생산해서 실력을 늘려야 할지 감이 잘 […]

더 보기
CULTURE, 테크놀로지

Data is not the new oil (요약)

원문출처: https://venturebeat.com/2019/02/10/data-is-not-the-new-oil/ 한줄 요약: 제목만 보면 데이터가 새로운 노다지가 아니라는 것처럼 읽힐 수도 있겠으나, 실은 데이터가 중요해질 것이라는 이야기를 하기 위한 글 입니다. 참고로 테크크런치에서도 비슷한 논조의 야이기를 한 적이 있습니다.https://techcrunch.com/2018/03/27/data-is-not-the-new-oil/ 데이터는 원유와 비슷합니다, 그러나 훨씬 더 유동적입니다. AI는 현실 세계 사진과 측정치에만 제한되지 않고 새로운 데이터와 융합됩니다. 2006년, 영국 데이터 사이언티스트인 Clive Humby가 처음으로 데이터를 […]

더 보기
CULTURE, 테크놀로지

Disney Research(디즈니 리서치, 요약)

원문출처: https://www.disneyresearch.com/research/research-areas/#aiml 참고로 Disney Resarch Hub 유튜브 채널이 더 최신 자료가 업로드 되는 것 같아요. https://www.youtube.com/user/DisneyResearchHub/videos내용이 꽤 괜찮습니다. 어떤 목표를 가지고 디즈니가 이러한 end-point 기술을 개발하는지 추론하는 시간도 필요합니다. Research Areas 위주로 Visual Computing 랜더링, 애니메이션, 캡쳐, 스타일링, 인터랙션, 효율 개선을 목표로 합니다. Lightweight Eye Capture Using a Parametric Model 얼굴 사진을 구하고 안구 모형을 만듭니다. […]

더 보기
CULTURE, 테크놀로지

Exciting Papers and Projects from Google (요약)

원문출처: https://medium.com/syncedreview/exciting-papers-and-projects-from-google-f32fdd727603 이 문서는 갑작스럽게 추가됐는데, Google 이 하고 있는 재밌는 프로젝트 목록이라고 해서 관심이 생겼어요. 요약: 이번주 뉴스 트랜드 같아 보여요. 이 기사를 만든 Synced Review가 훌륭한 기사(article) 원천지로는 보이지 않기에 다른 좋은 곳을 리서치 해야겠다는 생각입니다. 그래도 요약한 게 아까워서 포스팅. 구글의 새해 기념 깜짝공개 AI 청각장애인을 위한 Live 해석 서비스를 제공합니다. 컬러는 해석 […]

더 보기
CULTURE, 테크놀로지

AI in the Media and Entertainment Industry (요약)

원문은 Synced 미디엄, https://medium.com/syncedreview/ai-in-the-media-and-entertainment-industry-1ad4b2b701b8 M&E(Monitoring & Evaluation): 기업 목표달성 계측 시장(KPI 모니터링 시스템 시장)은 커지고 있으나, 업계 전체 파이는 정체가 걸렸으니 M&E 를 잘 하게 해 주는 AI가 뜨고 있다는 이야기로 포문을 연다.  감상: 2018년 4월 26일 기사고, 큰 그림보다는 당장 실천가능한 AI에 대하여 이야기하고 있다. AI는 M&E 시장 중 4가지 분야에서 두각을 보이고 있는데, Marketing […]

더 보기
ART, 게임

수동적인 참여를 디자인하기(Designing for Passive Engagement): 2018, section4

원문은 Project horseshoe 입니다: 링크 미션: 게이머들이 수동적으로 게임을 관람하는 이유를 이해합니다. 게임 관람자들은 순수한 관찰자로서나, 낮은 인터렉션이나 낮은 주체성을 감수하면서도 게임을 봅니다. 이들을 이해하고, ‘볼만한’게임을 만드는 청사진을 제시합니다. 무엇이 게임을 볼만하게 만드나요? 유튜브 인플루언서들과 트위치 스트리머들은 게임 시장에서 큰 역할을 차지하고 있습니다. 매년 100만이 넘는 게임 플레이어들이 e-sports라는 새로운 장르를 즐기고 관람하고 있습니다. 동시에 […]

더 보기
ART, 게임

친근한 서비스 만들기(Friendship Patterns)

이 문서는 GDC(Google Developers Conference) 2017에서 나온 Friendship Patterns로 부터 출발합니다[출처1]. 친근한 서비스란 호의적인 사람들이 많은 서비스를 의미합니다. 이것은 서비스를 이용하는 인원이 너무 적어도, 너무 많아도 발생하기 어렵습니다. 또한 서비스를 사용하는 사람들의 성향 또한 중요합니다. 각종 부정적인 연대(-ism)를 형성하는 사람들이 모이면, 다른 파트는 소외를 느낍니다. 그리고 이것은 디자이너(그래픽 디자이너가 아닌 설계자(Architect))의 노력으로 어느 정도 통제가 […]

더 보기
ART, 게임

네트워크 그래프

github에 이미 작성했지만 소스의 영역보다 설명적인 부분이 많아서 이 곳에 옮겨 적습니다. 네트워크 위상학(Network Toplogy 또는 Graph Theory)은 망의 관계와 부하를 설명하기에 훌륭한 도구입니다. 위상학이라고 덥석 용어를 던지니 왠지모를 벽이 느껴지는 듯 합니다. 복잡해보이는 이 학문은 실은 간단한 문제에서 시작됐습니다. 프로이센의 쾨니히스베르크(지금의 러시아 칼리닌그라드)에는 7개의 다리가 있었습니다. 마을 사람들은 각 동네에 있는 친구들을 효율적으로 만나고 […]

더 보기
ART, 게임

게임수트라 오버워치와 Engagement (번역)

2019년 라 꼬뮌 드 아트에 게임 카테고리를 추가했습니다. 게임은 플레이하는 것 뿐 아니라 이해하는 과정 또한 즐겁다는 것을 발견하고 함께 공유하고자 합니다. 원문 출처: 가마수트라 Engagement 에 대한 첫 번째 언급 So early on, you might remember…I think there was a period of time where there was one competitive season roll that was longer than […]

더 보기