Abstract: The focus in this session will be put on the differences between standard DNA mapping and RNAseq-specific transcript mapping: identifying splice variants and isoforms. The issue of transcript quantification and genomic variants that can be identified from RNAseq data will be discussed.
제10회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - 밑바닥부터 시작하는 trivago 추천시스템BOAZ Bigdata
밑바닥부터 시작하는 trivago 추천시스템
: '수백만개의 호텔 중에서 나한테 왜 이 호텔을 추천해준 거지?'
내 화면에 보이는 호텔은 수백만개의 호텔 중 아주 일부란 사실 알고 계신가요?
데이터 관심 있는 사람이라면 한 번쯤 궁금했을 추천 시스템!
Trivago의 실제 로그 데이터를 가지고 직접 밑바닥부터 구현해 보았습니다.
그리고 직접 만든 추천 시스템 시연까지!
이제는 "뭘 좋아할지 몰라서 다 준비"하지 않아도 돼요.
왜냐하면 우린 당신이 좋아할 것을 알고 있거든요.
일상이 된 추천 서비스들, 이제는 알고 이용해봐요!
11기 신승진 박보정 박효선 위승민
[국내 최초 빅데이터 연합동아리 BOAZ]
유튜브 - https://www.youtube.com/channel/UCSniI26A56n2QZ71opJtTUg
페이스북 - https://www.facebook.com/BOAZbigdata
인스타그램 - http://www.instagram.com/boaz_bigdata
블로그 - https://blog.naver.com/boazbigdata
2017 Tutorial - Deep Learning for Dialogue SystemsMLReview
In the past decade, goal-oriented spoken dialogue systems (SDS) have been the most promi-nent component in today’s virtual personal assistants (VPAs). Among these VPAs, Microsoft’s Cortana, Apple’s Siri, Amazon Alexa, Google Assistant, and Facebook’s M, have incorporated SDS modules in various devices, which allow users to speak naturally in order to finish tasks more efficiently. The traditional conversational systems have rather complex and/or modular pipelines. The advance of deep learning technologies has recently risen the applicatins of neural models to dialogue modeling. Nevertheless, applying deep learning technologies for building robust and scalable dialogue systems is still a challenging task and an open research area as it requires deeper understanding of the classic pipelines as well as detailed knowledge on the benchmark of the models of the prior work and the recent state-of-the-art work. Thus, this tutorial is designed to focus on an overview of the dialogue system development while describing most recent research for building dialogue systems, and summarizing the challenges. We target an audience of students and practitioners who have some deep learning background and want to get more familiar with conversational dialog systems.
CompTIA exam study guide presentations by instructor Brian Ferrill, PACE-IT (Progressive, Accelerated Certifications for Employment in Information Technology)
"Funded by the Department of Labor, Employment and Training Administration, Grant #TC-23745-12-60-A-53"
Learn more about the PACE-IT Online program: www.edcc.edu/pace-it
Abstract: The focus in this session will be put on the differences between standard DNA mapping and RNAseq-specific transcript mapping: identifying splice variants and isoforms. The issue of transcript quantification and genomic variants that can be identified from RNAseq data will be discussed.
제10회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - 밑바닥부터 시작하는 trivago 추천시스템BOAZ Bigdata
밑바닥부터 시작하는 trivago 추천시스템
: '수백만개의 호텔 중에서 나한테 왜 이 호텔을 추천해준 거지?'
내 화면에 보이는 호텔은 수백만개의 호텔 중 아주 일부란 사실 알고 계신가요?
데이터 관심 있는 사람이라면 한 번쯤 궁금했을 추천 시스템!
Trivago의 실제 로그 데이터를 가지고 직접 밑바닥부터 구현해 보았습니다.
그리고 직접 만든 추천 시스템 시연까지!
이제는 "뭘 좋아할지 몰라서 다 준비"하지 않아도 돼요.
왜냐하면 우린 당신이 좋아할 것을 알고 있거든요.
일상이 된 추천 서비스들, 이제는 알고 이용해봐요!
11기 신승진 박보정 박효선 위승민
[국내 최초 빅데이터 연합동아리 BOAZ]
유튜브 - https://www.youtube.com/channel/UCSniI26A56n2QZ71opJtTUg
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2017 Tutorial - Deep Learning for Dialogue SystemsMLReview
In the past decade, goal-oriented spoken dialogue systems (SDS) have been the most promi-nent component in today’s virtual personal assistants (VPAs). Among these VPAs, Microsoft’s Cortana, Apple’s Siri, Amazon Alexa, Google Assistant, and Facebook’s M, have incorporated SDS modules in various devices, which allow users to speak naturally in order to finish tasks more efficiently. The traditional conversational systems have rather complex and/or modular pipelines. The advance of deep learning technologies has recently risen the applicatins of neural models to dialogue modeling. Nevertheless, applying deep learning technologies for building robust and scalable dialogue systems is still a challenging task and an open research area as it requires deeper understanding of the classic pipelines as well as detailed knowledge on the benchmark of the models of the prior work and the recent state-of-the-art work. Thus, this tutorial is designed to focus on an overview of the dialogue system development while describing most recent research for building dialogue systems, and summarizing the challenges. We target an audience of students and practitioners who have some deep learning background and want to get more familiar with conversational dialog systems.
CompTIA exam study guide presentations by instructor Brian Ferrill, PACE-IT (Progressive, Accelerated Certifications for Employment in Information Technology)
"Funded by the Department of Labor, Employment and Training Administration, Grant #TC-23745-12-60-A-53"
Learn more about the PACE-IT Online program: www.edcc.edu/pace-it
Google Tech Talk given on January 24, 2011 in Mountain View, CA on gamification and how to get three »missing ingredients« right: meaning, mastery, and autonomy.
Grounding Conversational AI in a Knowledge BaseVaticle
How does a conversational assistant understand questions like “What is the most expensive transaction on food I have made?” and where does it get the data to answer this kind of questions correctly? Or imagine a conversation with a bot that helps you manage your bank accounts. A person might ask questions like “On which of those accounts do I have more money?” or “What is the IBAN of the second account you just mentioned?”. How do we give our bot access to the relevant domain knowledge?
In this talk I will explain how I solved this by integrating a conversational assistant, built with Rasa, with a knowledge graph, built with Grakn. Together, these open source libraries help me understand what my bot’s users are talking about.
Quieting noisy neighbor with Intel® Resource Director TechnologyMichelle Holley
A typical computer server on the cloud hosted multiple VMs. Each VM hosted an independent application. The operation of a mixture of applications in cloud requires proper resource management and it's critical to QoS, this session is to study the impact of different neighbors on an application’s performance and to show how Intel® RDT can help to detect and mitigate a noisy-neighbor situation.
About the authors: Sunil is senior cloud performance engineer at Intel working on cloud performance and optimization for Oracle cloud. Prior to this he worked on service assurance and orchestration products for Openstack cloud. Sunil has 10+ years of experience working on different software products for server management. He holds Masters in Computer Science from IIT Chicago.
Khun Ban is a cloud performance engineer manager leading a team to optimize cloud performance and TCO. He has over twenty years of enterprise software development experience. His current focus is on providing customer with best cloud experience. He received his B.S. degree in Computer Science and Engineering from the University of Washington in 1995.
RNA Sequence data analysis,Transcriptome sequencing, Sequencing steady state RNA in a sample is known as RNA-Seq. It is free of limitations such as prior knowledge about the organism is not required.
RNA-Seq is useful to unravel inaccessible complexities of transcriptomics such as finding novel transcripts and isoforms.
Data set produced is large and complex; interpretation is not straight forward.
Google Tech Talk given on January 24, 2011 in Mountain View, CA on gamification and how to get three »missing ingredients« right: meaning, mastery, and autonomy.
Grounding Conversational AI in a Knowledge BaseVaticle
How does a conversational assistant understand questions like “What is the most expensive transaction on food I have made?” and where does it get the data to answer this kind of questions correctly? Or imagine a conversation with a bot that helps you manage your bank accounts. A person might ask questions like “On which of those accounts do I have more money?” or “What is the IBAN of the second account you just mentioned?”. How do we give our bot access to the relevant domain knowledge?
In this talk I will explain how I solved this by integrating a conversational assistant, built with Rasa, with a knowledge graph, built with Grakn. Together, these open source libraries help me understand what my bot’s users are talking about.
Quieting noisy neighbor with Intel® Resource Director TechnologyMichelle Holley
A typical computer server on the cloud hosted multiple VMs. Each VM hosted an independent application. The operation of a mixture of applications in cloud requires proper resource management and it's critical to QoS, this session is to study the impact of different neighbors on an application’s performance and to show how Intel® RDT can help to detect and mitigate a noisy-neighbor situation.
About the authors: Sunil is senior cloud performance engineer at Intel working on cloud performance and optimization for Oracle cloud. Prior to this he worked on service assurance and orchestration products for Openstack cloud. Sunil has 10+ years of experience working on different software products for server management. He holds Masters in Computer Science from IIT Chicago.
Khun Ban is a cloud performance engineer manager leading a team to optimize cloud performance and TCO. He has over twenty years of enterprise software development experience. His current focus is on providing customer with best cloud experience. He received his B.S. degree in Computer Science and Engineering from the University of Washington in 1995.
RNA Sequence data analysis,Transcriptome sequencing, Sequencing steady state RNA in a sample is known as RNA-Seq. It is free of limitations such as prior knowledge about the organism is not required.
RNA-Seq is useful to unravel inaccessible complexities of transcriptomics such as finding novel transcripts and isoforms.
Data set produced is large and complex; interpretation is not straight forward.
엔터프라이즈의 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 적용은 왜 어려울까요?
베스핀글로벌의 웨비나 자료를 통해서 성공적인 AI와 ML 적용 방법을 확인하세요.
[목차]
1. 디지털 트랜스포메이션의 큰 흐름
- Gartner 선정 미래를 이끌어 갈 기업
- 글로벌 금융 기업의 디지털 트랜스포메이션, 데이터를 바라보는 시각
- 빅데이터 & AI 활용 사례
2. 빅데이터 분석 시스템 도입하기
- 빅데이터 분석 시스템 미도입 이유
- 빅데이터 분석 시스템 도입 사례
3. 데이터 분석을 위한 Data Lake & Data Governance
- 데이터 분석의 한계와 Data Lake
- 클라우드 Migration
- Data Governance의 중요성
4. AI 적용하기
- Amazon AI 서비스
- 적용 사례
안녕하십니까/ 미수앱을 만드는 마타리소프트대표 신호정입니다. 사업을 하실 때 미수금때문에 더 이상 고민하지 마시구요. 사전에 업체정보를 검색하시고 상습 미수금 발생 업체인지 확인하세요. 납품 후에 억울하게 에누리당하는 일도 지겨우실 겁니다! 모두 공유하세여!! 악질 업체 추방합시다!!
뉴욕대학교 스턴 경영대학원에서 사고혁신 5단계 프로세서에 대한 책입니다. 새로운 아이디어를 위한 창조적 파괴 생각 절차(Distruptive Thinking Process)를 가설 설정, 관찰과 통찰, 결합을 위한 상상, 아이디어 현실화, 아이디어 전달 이라는 5가지 과정으로 설명하고 있습니다. 생각의 절차를 이해하기 쉽게 정리했습니다. .
집단의 효율성 향상을 위한 평가와 보상 체계를 12가지 사례를 통해 이야기합니다. 관리의 편이성을 위한 KPI(Key Performance Index)은 최종 목표를 흐리게 하는 맹점이 있음을 강조합니다. 조직의 효율을 높이는 평가 방법을 고민하고 있다면 읽어보기를 권해드립니다.
정보의 홍수 속에서 투자자의 자세를 얘기한다. 가치투자와 성장투자에 대한 관점이 참신하다. 10년 장기투자의 손실확률은 0% 라는 얘기는 1월에는 춥다는 얘기와 같이 흥미를 끌 수는 없으나 안전한 투자 방법을 제시한다. 말미에 정리된 12가지 주식 선택 방법은 좋은 투자 지침을 보여준다
Kaggle 상의 신용카드 부정사용 데이터를 사용하여, MS Azure 환경의 ML(Machine Learning) Studio로 기계학습을 진행하였습니다. 학습모델은 Random Forest 모델을 사용하였고, 훈련데이터와 테스트 데이터를 8:2로 분할하였습니다. Azure의 ML Studio의 기본 사용법을 확인하실 수 있습니다.
1. 일본 기업은 AI를 어떻게 활용하는가
AI와 인간의 협력시대, 내 동료는 AI
SW Kang
Oct/2018
닛케이 톱리더, 니케이 빅데이터 출간(2017년)
신희원 옮김(2018년)
2. 목차
1. AI는 일자리를 빼앗는 재앙인가?
2. 일본 기업은 AI를 어떻게 활용하는가
3. AI의 진화와 전문직
3. AI는 일자리를 빼앗는 재앙인가
• 기술 개발의 돌파구, 딥 러닝 AI가 4차 산업혁명의 원동력으로
• AI는 마법의 지팡이가 아니다 흑인 남성을 고릴라로 오인, 2016년 테슬라 자동차 사망 사건
• RPA (Robotic Process Automation)
• 대체제와 보완제 AI가 대체하는 것과 보완하는 것은? : 단순노동 vs 창조력
• AI에 대해 수동적이면 디스토피아, 능동적으로 나서면 유토피아
• 싱규레리티에서 멀티래리티로
• 실제 사례에서 AI의 도입 효과를 확인하는 것이 중요
• 누구나 개발에 참여할 수 있는 인프라 도입이 중요
– 치매 치료법 ‘위마니튀드(Humanitude)’의 효과를 검증한 AI
• 인재채용에서 부서배치까지, 인사업무 지원 인사기술이라 불리는 새로운 개념의 시작
4. 공조기 고장 예측, 단계별 위험 수준 감시 – 타이킨 공업
• 공조기 원격 관리 시스템 ‘에어넷’ 고장의 약 70%를 예측하는 고장 예측 시스템
• 현장 단말기의 센서로 외기온도, 열교환기 온도, 고압 압력, 저압압력 등 90여 항목을 1분마다 감지
• 일정값 이상으로 고장 우려 데이터 검출 고장 예측
• 3단계 수준 : 24시간 이내, 몇 주내, 몇 달 내 고장 예측
5. 로봇이 관리하는 ‘이상한 호텔’ – 하우스텐보스
• 나가사키 현 사세보 시의 테마파크 하우스텐보스
• 도쿄 디즈니랜드의 3배
• 잔디깍이 로봇, 피아노 로봇, 요리 로봇, 칵테일 로봇
• 프로트 업무, 짐배달 로봇
• 일본어, 영어, 중국어, 한국어 구사
• 감성, 취향 분석에 IBM 왓슨 활용
• 카메라 영상 분석을 통한 직원 호출 기능
6. Q&A, FAQ를 외운 왓슨이 직원 보조 – 일본 3대 시중 은행
• 미쓰이스미토모 은행, 2015년 9월 왓슨 실용 검증 시작 160건 문제에서 80%가 정답
• 미즈호 은행,소프트뱅크로보틱스의 ‘페퍼’와 왓슨을 융합한 접객 서비스
• 미쓰비시도쿄 UFJ 은행, 라인(LINE)의 공식 계정을 통한 왓슨의 Q&A 서비스
• 지방은행 연합회 ‘TSUBASA’ 금융고도화동맹의 AI프로젝트 출범
7. 자동차 고장의 전조 감지 – 이스즈 자동차
• 2015년 10월 자동 감시 서비스 기본 탑재
• 3단계 가동 상황에 따른 부품 데이터 수집, 분석 : 1) 고장, 2) 고장 발생 전조, 3) 고장 예방
• 100여개 이상의 부품 데이터 기록, 4만대 분량의 데이터 실시간 수집 축적
• 머신러닝 알고리즘 개선 96% 이상의 정답률
8. 패션 취향 판단, 1만 2천 종의 맞춤형 광고 메일 – 하루야마상사
• 온라인 상의 신사복 코디 제안 서비스
• 2016년 7월, 개개인의 취향에 따른 1만 2천종의 광고메일
– 방문객 13~15% 증가, 남성 고객의 객단가 30% 증가
• 데이터 분석을 통해 매출을 높이면서 광고선전비 낮춤
9. 청소비 판정 시스템 – 카지
• 2016년 10월, 사진 분석을 통한 청소비 자동 산정 시스템 도입
• AI에 의한 4단계 판정으로 서비스 이용 요금 및 소요 시간 계산
• 크라우드 소싱에 의한 최저가 서비스
10. 가격탄력성 예측에 의한 숙박료 산정 – 미국 에어비엔비
• 스마트 프라이싱 : 지역의 인기, 편의시설, 예약 횟수, 긍정적 후기 등에 따라 요금 책정
– 사용자가 입력한 최저가, 최고가, 받고 싶은 숙박 정동 에 따라 알고리즘 적용
– 1) 해당 도시의 숙박 수요, 2) 건물 장소, 3) 건물의 내용과 가격 탄력성 고려
• 2015년 5월 자사 개발 소스 ‘에어로솔브'를 오픈소스로 공개
11. AI가 제안하는 ‘내 스타일’ – 미쓰코시 이세탄 백화점
• 고객의 취향을 학습한 AI의 상품 제안
• 스마트폰 앱 ‘SENSY X ISETANMEN’S’ 활용하여 고객 취향 학습
• 상품 이미지, 설명에서 특징 추출 후, 개인 취향에 맞게 제안
• 다양한 데이터에 따른 고객 분석 준비
• 연령이 아닌 라이프 스타일에 따른 고객 분류
12. 내 얼굴에 딱 맞는 안경 추천 – 진스
• 사진 속 얼굴에 어울리는 안경 제안 시스템 – JINS BRAIN
• 직원 500명의 사진과 120 종류의 안경 이미지를 합성하여 60,000 여장의 이미지 준비
• 매장 직원과 본사 직원 3000명이 20장씩, 이미지에 대한 4단계 평가
• 기초 데이터를 기반으로 머신 러닝모델 생성
• 어울리는 안경을 찾기 어려워하는 고객을 위한 맞춤형 서비스
• 표정, 안색, 헤어 스타일, 머리카락 색깔 등에 따른 접객 직원의 지식을 AI로 만듬 초기 이용률 대비 10 증가
13. 기타….
• 계산대 혼잡도 분석으로 고객 대기시간 최소화 – 트라이얼컴퍼니
• 중고차 거래 가격 예측 – 아이돔(IDOM, 구 걸리버 인터네셔널)
• 회전초밥 먹는 시간 예측하여 고객 대기 단축 – 아키노스시로
• 화물 선적 로봇 알고리즘 개발 – 화낙
• 맥주 수요를 머신러닝으로 예측, 신제품 오차도 1% 이내 – 아사히맥주
• 채팅 로봇이 한시간 오차 범위로 배송시간 알림 – 아스쿠루
• 창고 작업 데이터 분석을 통핸 정체 해소 – 히타치물류
• 경력 기술서, 이력서 분석을 통한 입사 전 성장가능성 예측 – 비즈리치
• 최적의 지원자에 면접 제안, 기업과 구직자의 희망사항 파악 – 스미토모전장, 아이플러그
• 근태 데이터 분석으로 4개월 후 퇴직 확률 산출 – SUSQUE
• 이메일 분석으로 정보 유출 위험 직원 색출 – 프론테오
• 직원의 인사와 법무 관련 문의 자동 회신 – 소프트뱅크
• 태양광, 축전지, 발전기의 가동 최적화를 위한 정밀 예측 - 오바야시구미
14. 기타….
• 단순업무 대체를 통한 직원 생산성 향상 – 워크애플리케이션즈
• 경영 판단을 위한 AI의 의견 제시 – 히타치제작소
• 기사 자동작성 - 데이터섹션
• 암 환자 치료방법 분석 – 도쿄대학 의과학연구소
• 개인 미각에 따른 맞춤형 와인 추천 – 다이마루마쓰자카야 백화점, 이쓰코시 이세탄 백화점
• 4단계 이해 정도에 따른 맞춤형 교재 추천 – 사이트비지트
• 사진, 동영상 내용에 따른 자동 편집 – 마지스트
• TV 광고 인기투표에 따른 인간 취향 파악 – 맥킨에릭슨