VivaButton

금융위원회 보도자료에 의하면 , 금융 분야에서도 클라우드를 폭넓게 이용할 수 있게 하기위해 ,클라우드 규제를 개선하여 핀테크 혁신 성장을 촉진 한다고 밝혔다. 우리나라는 개인정보나 금융거래 정보에 대한 규제가 타 국가에 비해 매우 심한 편이여서,아직까진 퍼블릭 클라우드 서비스를 사용하기에 제약이 많았지만..드디어 규제가 완화될 움직임이 생겼다. 앞으로는 금융분야에서도 클라우드를 적극 활용 할 수 있기를 기대해본다.아래 출처의 url은 금융위원회의 보도자료 원문이다. 금융분야에서 클라우드를 보다 폭넓게 이용할 수 있게 됩니다. - 「금융분야 클라우드 이용 확대방안」 추진 출처 : https://www.fsc.go.kr/downManager?bbsid=BBS0030&no=127827관련 뉴스 : http:/..

STT(Speech To Text) 란? 음성을 텍스트로 변환 하는 기술을 통틀어서 Speech To Text(STT) 또는 음성인식라 한다. 회사에서 STT API 도입을 위한 국내외 STT API 중 대표적인 몇개의 API POC를 계획중에 있다.일단 간략한 요구사항은 다음과 같다. * 대략의 요구사항1. STT API 제공 업체별 차이 확인.2. STT API별 장단점.3. STT API별 특화된 기능 확인4. 비용확인. 대략 국내 업체와 국외 업체의 STT API를 비교해보려 한다.제일 중요한건 얼마나 음성 데이터를 한국어 텍스트로 정확하게 변환하는가 일것이다.2017년 자료를 찾아보면 구글이나 AWS의 한국어 인식률이 많이 좋지는 않았다는것을 알 수 있으나,1년이라는 시간이 지난 현재는 얼마나 ..

BigQuery Web UI에 접근GCP 홈 화면에서 프로젝트(hello-bigquery)를 선택하고, 좌측 상단의 Ξ아이콘을 클릭하여 좌측메뉴 네비게이터를 펼쳐서 스크롤을 아래로 내리다 보면 빅데이터 하위에 BigQuery 메뉴가 보일 것이다. BigQuery를 선택하여 BigQuery Web UI에 접속해 보자.BigQuery Web UI 초기화면BigQuery Web UI 초기화면을 살펴보자. Welcome to BigQuery! 라는 환영 메세지를 볼 수 있다. 역시 구글의 서비스 UI는 아주 Simple하다. 우리나라 서비스라면 칭찬받지 못할 UI이다. 좌측 상단의 COMPOSE QUERY를 클릭해보자.BigQuery Web UI 살펴보기Navigation bar COMPOSE QUERY : 쿼..

git ssl 설정 git config –global http.sslVerify false이름 지정 git config –global user.name “이름” git config user.email “email 주소”깃 상태확인 git status깃 로컬 레파지토리 추가 git add *깃 로컬레파지토리 커밋 git commit -m “코멘트”깃허브 푸쉬 git push변경분 update(fetch + merge) git pull origin master

- Broadcasting operation : 텐서 인자의 구조(shape)와의 호환을 위해 numpy-style-broadcasting을 사용하는 연산. - Device : 계산을 실행할 수 있으며 자체 주소 공간을 갖는 GPU나 CPU와 같은 하드웨어의 일부입니다. - eval : 값을 결정하는데 필요한 그래프 계산을 트리거링하며 Tensor의 값을 반환하는 Tensor의 메서드입니다. 세션에서 시작된 그래프에서 Tensor의 eval()을 호출하기만 하면됩니다. - Feed : 세션에서 시작된 그래프에 있는 노드로 직접 텐서를 패치하는 TensorFlow의 메커니즘입니다. 그래프를 생성하는 때가 아닌 그래프의 실행을 트리거링할 때 피드를 적용합니다. 피드는 임시로 노드를 텐서값으로 바꿉니다. 계산..

인공지능(AI),머신러닝,딥러닝 등 머신러닝 관련 용어들은 누구나 다 많이 들어보았을 것이다. 텐서플로우는 머신러닝을 쉽게 다루기 위한 도구라고 이해해볼수 있다.머신러닝 관련 분야 또는 통계학(분석) 분야의 일을 하거나 학습을 하고 있는 사람 들이라면 한번쯤은 들어보았을 것이다. 통계언어 R이 통계(분석) 전문가에게 맞춤형 언어라면, 텐서플로우는 언어가 아니라 비교하긴 애매하지만 , 개발자 친화적 머신러닝 프레임워크라고 이해하고 넘어가자.사실 개발자 친화적이라고는 하지만 수학,통계적 이해와 머신러닝,딥러닝에 대한 이해가 없이는 처음 시작부터 많은 어려움을 겪을 수 있고, 중도에 포기할 수도 있으리라 생각한다.아래는 텐서플로우의 정의 이다.#텐서플로우란? 텐서플로우(Tensorflow)는 데이터를 그래프(..

머신러닝 시스템의 종류와 텐서플로우 알고리즘 종류 머신러닝 시스템의 종류는 굉장히 많으므로 다음 기준으로 넓은 범주에서 분류하면 이해해 도움이 된다.사람의 감독하에 훈련하는 것인지 그렇지 않은 것인지(지도,비지도,준지도,강화 학습)실시간으로 점진적인 학습을 하는지(안라인 학습과 배치 학습)단순하게 알고 있는 데이터 포인트와 새 데이터 포인트를 비교하는 것인지 아니면 훈련 데이터셋에서 데이터 사이언티스트들 처럼 패턴을 발견하여 예측 모델을 만드는지(사례 기반 학습과 모델 기반 학습)일단 아래에서는 지도 학습과 비지도 학습에 대해서 먼저 알아보고 넘어가겠다.지도학습(Supervised learning)지도학습에는 알고리즘에 주입하는 훈련 데이터에 레이블(Label)이라는 원하는 답이 포함된다. (그림 1-5..

어렵게 티스토리 초대권을 얻어서 포스팅을 시작해 보려 합니다.ㄱㄱ