<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[RSS Feed]]></title><description><![CDATA[RSS Feed]]></description><link>http://direct.ecency.com</link><image><url>http://direct.ecency.com/logo512.png</url><title>RSS Feed</title><link>http://direct.ecency.com</link></image><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Tue, 12 May 2026 15:40:01 GMT</lastBuildDate><atom:link href="http://direct.ecency.com/@hugmanskj/rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title><![CDATA[블럭체인과 가상화폐는 하나인가?]]></title><description><![CDATA[최근의 비트코인/블럭체인 화두는 블럭체인과 가상화페는 하나인가? 입니다. 이부분이 정리가 안되기 때문에, 정부도, 일반인들도, 심지어 전문가(?)라고 초빙된 토론 패널들도 갈팡질팡 하고 있습니다. 최근 이 화두를 두고, 여러가지 고민도 하고 블럭체인 전문가들에게 조언도 구했습니다. 아주 단순화 시켜서 정리하면 아래와 같습니다. 블럭체인은 그 핵심에 탈중앙화된]]></description><link>http://direct.ecency.com/block-chain/@hugmanskj/2dypwj</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/block-chain/@hugmanskj/2dypwj</guid><category><![CDATA[block-chain]]></category><dc:creator><![CDATA[hugmanskj]]></dc:creator><pubDate>Mon, 22 Jan 2018 04:48:12 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[인공지능을 이해하는 틀 = 데이터 변형]]></title><description><![CDATA[Mirrored Feed : 인공지능의 이론, 구현등의 복잡한 내용을 떠나 큰 그림을 다시 한번 생각해보도록 하겠습니다. 인공지능 혹은 머신러닝이라는 이름으로 우리가 하는 행위들을 큰 틀에서 살펴보면 결국 "주어진 상황에 맞는 적절한 대답"을 구하는 것입니다. 예를 들어, 얼굴인식같은 인공지능 문제라면 주어진 상황은 '이미지' 일 것이고,]]></description><link>http://direct.ecency.com/data-transformation/@hugmanskj/chjh9</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/data-transformation/@hugmanskj/chjh9</guid><category><![CDATA[data-transformation]]></category><dc:creator><![CDATA[hugmanskj]]></dc:creator><pubDate>Thu, 11 Jan 2018 02:48:12 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/368La1fSsTsRNy1rVgncXMMsmL7PXvkjDdDCb3NqdqkRnb8acWBZXY6Xbf6UjnAhjCn71WTDUHBFKTVMbvsrzBoU?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item><item><title><![CDATA[정답 데이터를 어떻게 표현해야 할까?]]></title><description><![CDATA[Mirrored feed : 이번 글에서는 저번글에 이어서, 분류(Classification) 문제에 있어서, "정답을 어떻게 표현해야 할까?" 에 대해서 다루겠습니다. 감성분석을 훈련시키기 위한 데이터를 모았다고 할 때, 각 문장들에 대한 감성의 정도를 어떻게 표현해야 할까요? 감성이 매우 긍정이면 10점, 조금 긍정이면 5점, 중립이면]]></description><link>http://direct.ecency.com/artificial-intelligence/@hugmanskj/4greqm</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/artificial-intelligence/@hugmanskj/4greqm</guid><category><![CDATA[artificial-intelligence]]></category><dc:creator><![CDATA[hugmanskj]]></dc:creator><pubDate>Thu, 11 Jan 2018 02:04:24 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/S5EokqxpWrj5RZcyJwsgtuwTeiJ71qYeqk5DJywswgeZvPpWR5vG3GS92tii1gwdnFNC58z?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item><item><title><![CDATA[Classification 문제 셋팅]]></title><description><![CDATA[Mirrored feed : 이 글에서는 Supervised Learning 에서의 '분류 - Classification' 문제를 일반적으로 어떻게 설정하고 푸는지를 알아봅니다. 다른 사람들이 문제를 풀었을 때, 그 문제를 어떻게 풀었나 보기 전에 살펴봐야 할 것이 "그 사람이 이 문제를 어떻게 바라보고(설정하고) 풀기 시작하였나?" 입니다.]]></description><link>http://direct.ecency.com/artificial-intelligence/@hugmanskj/classification</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/artificial-intelligence/@hugmanskj/classification</guid><category><![CDATA[artificial-intelligence]]></category><dc:creator><![CDATA[hugmanskj]]></dc:creator><pubDate>Thu, 11 Jan 2018 01:33:42 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/4qEixiWLF1UAT4HMxPTJBhJcxZBCiFjA23B17HUJLcB8pPv33HHXw8WUnnCJVUwUdL?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item><item><title><![CDATA[Machine Learning 의 기본 구조]]></title><description><![CDATA[Mirrored feed : 이 글에서는 Machine Learning (ML) 의 기본 구조에 대해서 살펴보겠습니다. ML 을 다루는 대부분의 책들이나 자료는, 보통 빡빡한 수식의 전개로부터 시작하기 때문에 많은 분들이 공부 시작단계에서 부터 좌절을 많이 하게 됩니다. 그러나 ML 도 결국 도구의 하나일 뿐이고, 결국은 사람이 만든 것이기 때문에 그 핵심]]></description><link>http://direct.ecency.com/artificial-intelligence/@hugmanskj/machine-learning</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/artificial-intelligence/@hugmanskj/machine-learning</guid><category><![CDATA[artificial-intelligence]]></category><dc:creator><![CDATA[hugmanskj]]></dc:creator><pubDate>Thu, 11 Jan 2018 01:11:18 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/2ufhwNX7NinUiXQymYDCj68fNdTGVYhGi297bLNMDrMzpJfigqJi5P17xR9p85XuhSRMkFts8?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item><item><title><![CDATA[Representation Learning (표현학습)]]></title><description><![CDATA[Mirrored feeds : 오늘은 Mordern AI 에서 가장 중요한 개념이자 향후 ICT 산업계의 변화를 이끌어 갈 Representation Learning(표현학습) 에 대해 다뤄보겠습니다. (ICT 산업의 관점에서의 향후 변화에 대한 글! 표현학습의 '학습' 에 대해서 다루기 전에 '표현'에 대해서 먼저 고민해보겠습니다. 역사시대 이래로 인류가]]></description><link>http://direct.ecency.com/representation-learning/@hugmanskj/representation-learning</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/representation-learning/@hugmanskj/representation-learning</guid><category><![CDATA[representation-learning]]></category><dc:creator><![CDATA[hugmanskj]]></dc:creator><pubDate>Wed, 10 Jan 2018 08:25:36 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/9RTqgyyu8sRjLHEqZakrkmepNTtwNztkL42p6YVEFisgBnytzpDAJL7Xgbi1jXQwmoQGpi1CfG?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item><item><title><![CDATA[인공지능과 머신러닝, 머신러닝과 딥러닝의 관계]]></title><description><![CDATA[Mirrored feeds : 본 강의는 동영상과 Slide 를 통해 같이 공부 가능합니다. Slideshare : 인공지능의 역사와 머신러닝과의 관계 ! Youtube : 인공지능과 머신러닝, 머신러닝과 딥러닝의 관계 ! 제가 강의를 나가거나 인터뷰를 할 때면 많은 분들이 이렇게 물어오십니다. "인공지능이 딥러닝이죠?" "머신러닝이]]></description><link>http://direct.ecency.com/machine-learning/@hugmanskj/26idmz</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/machine-learning/@hugmanskj/26idmz</guid><category><![CDATA[machine-learning]]></category><dc:creator><![CDATA[hugmanskj]]></dc:creator><pubDate>Wed, 10 Jan 2018 08:17:27 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/eAyTuUW97ja9r6g5LozacC5v5jiF26XQF6NzsTybVypfxdx8WBNg3VMpRmbtEYMVstFFxKbRwNn?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item><item><title><![CDATA[Deep Learning 개발환경 갖추기]]></title><description><![CDATA[Mirrored feeds : 본 강의는 동영상과 Slide 를 통해 같이 공부 가능합니다. Slideshare :DNN 개발환경 갖추기 Youtube : DNN 개발 환경 갖추기 이 글에서는 DNN 의 개발환경을 쉽게 갖추는 방법을 소개합니다. 총 3가지 개발 환경을 갖춰야 합니다. Python 개발 환경 (Anaconda 배포 사용) Tensorflow]]></description><link>http://direct.ecency.com/dnn-development/@hugmanskj/deep-learning</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/dnn-development/@hugmanskj/deep-learning</guid><category><![CDATA[dnn-development]]></category><dc:creator><![CDATA[hugmanskj]]></dc:creator><pubDate>Tue, 09 Jan 2018 02:16:03 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/DVAkPHVCq7pg2nHYNr4BRyZmtcFF4JFa7oLX3hNAsz2LQUFrtoc22izYr4vqNdkoG7q4RkeLGxYuF4?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item><item><title><![CDATA[인공지능의 역사]]></title><description><![CDATA[Mirrored feeds : [ 아래 글은, 제가 머니투데이(2015)에 인공지능의 역사에 관해 기고한 글입니다. ] 인공지능의 태동-컴퓨터의 탄생 1936년 영국의 수학자 튜링은 ‘a-머신’ 이라는 연구 결과물을 내놓는다. 어떤 가상의 기계가 스스로 저장 공간의 기호들을 읽어 처리하고 그 상태에 따라 다른 상태로 전이가 가능하도록 한다면, 어떠한 연산이든]]></description><link>http://direct.ecency.com/artificial/@hugmanskj/2l3g1u</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/artificial/@hugmanskj/2l3g1u</guid><category><![CDATA[artificial]]></category><dc:creator><![CDATA[hugmanskj]]></dc:creator><pubDate>Tue, 09 Jan 2018 01:47:57 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/9RTqgyyu8sRjLHEqZakrkmepNTtwNztkL42p6YVEFisgBnytzpDAJL7XhBPj6pJH3cQm33XLrJ?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item></channel></rss>