뉴스기사
페이스북 초기투자자인 마크엔드리슨이 자신의 페이스북 주식 중 73%정도를 팔았다.
기사링크 금액으로는 $160M 이나 될 만큼 어마어마한 양인데, 이유는 확실하지 않다.
Pandora 가 Rdio를 $75M 에 현금으로 인수한다고 한다.
기사링크 인수 후 기존의 Rdio 서비스는 중단될 예정이고, 이번 인수는 서비스 전체가 아니라 tech IP만 대상으로 한다. Rdio 는 $125M을 투자받았지만 파산 신청을 하려고 했으며, 그렇게 때문에 투자자들에게는 어쨌든 손해인 것이다.
소규모 서비스들을 위한 온라인 마켓인 Fiverr 가 $60M을 투자를 받았음. (전체 펀딩은 $110M을 넘어감)
기사링크 웹페이지 여기에는 프로그래밍, translation, transcribe 그 외 등등 여러가지 수 많은 간단한 job 을 거래할 수 있는 곳이다. 일반적으로 $5이고, 이스라엘 스타트업이다. 크몽과 같다고 생각했는데, 크몽이 이 서비스를 따라한 것임. (http://platum.kr/archives/21955)
Earnest 가 $275M을 펀드레이징함.
기사링크 Earnest 는 smart algorithm을 이용하여 신용 정보 등이 없는 젊은 사람들을에게 loan을 빌려준다. 런칭한지 얼마 되지도 않았는데 어마어마한 투자를 받음. 어떻게 보면 대부회사나 P2P 대출과 유사하다고 볼 수 있는데, amazon for loan 을 지향한다고 함.
DataRobot에 관한 2014년도 기사이다. (pre money $60M 으로 $21M 투자받았다는)
기사링크 kaggle에서 날리던 사람들이 우승 후 제약회사 데이터 분석하다가 자신들의 기술이 통하는 구나 해서 세운 후, 오웬장등 kaggle에서 탑에 올라가 있는 사람들을 데리고 와서 만든 회사. 아마 데이터분석 컨설팅 위주로 하는 듯. 국내의 솔리드웨어나 넘버웍스 같은 회사들의 원조라고 할 수 있을 듯.
참고로, H2O.ai 의 경우 최근에 $20M 을 펀딩받았다.
기사링크 오픈소스 머신러닝 플랫폼을 만드는데, 아직 제대로 써보지는 못했지만 꽤 멋지게 잘 만들어 놓았다. 이 기술을 바탕으로 꽤 많이 투자 받는 걸로 보인다.
바이오해커들이 오픈소스 인슐린을 만드려고 한다.
기사링크 앞으로 모든 분야에서 이런 해커와 오픈소스 문화가 더 확산될 것으로 보임. 또한, SW와 바이오의 결합, 그리고 바이오 스타트업, bioinfomatics 등 기술적으로도 많은 발전 등이 있을 것이다. 다만, 이 팀은 너무 소규모이고 돈도 없고 딱히 특별한 것을 찾기 힘들다는 문제가 있긴 하지만, 그래도 좋은 방향으로 보인다.
MS가 Visual Studio Code에 리눅스 프로그램 디버깅 플러그인도 추가함. 또한 VS Code 소스를 오픈소스화함.
기사링크 atom보다 가볍고, 지원 언어도 많고 깔끔하고 매우 괜찮은 느낌이다.
Google 이 5년 내로 광고 수익보다 클라우드 수익이 더 많도록 하려고 한다고 함.
정보
인공지능의 human-in-the-loop 에 관한 내용이다.
링크 몇 가지의 예를 들면서 인공지능과 인간이 도와주어서 그것을 향상시키는 내용에 관한 것인데, 일반적으로 알려진 사실인 기계와 인간의 결합이 가장 좋은 결과를 낸다는 것을 잘 말해준다. 추후 인공지능 시스템을 설계하는 데 있어서 주요하게 고려해야 될 부분이다.
Baubax는 다용도 수납 재킷이다.
링크 indiegogo 링크 딱히 스마트 하지는 않지만, 매우 다용도로 사용 가능한 기능성 재킷이다. 여행이나 아웃도어 스포츠를 즐길 때 아주 좋아 보인다. 스마트 재킷이 나아가야 할 다른 방향이기도 하다. 인디고고에서 무려 천만달러, 즉 100억이 넘는 펀딩을 받았다.
plot.ly가 오픈소스로 풀었음.
링크 github repo 기존에는 유료였기도 하고 좋은 라이브러리 같은데, d3.js 에 비해 scientific visualization 등에 강점이 있을 것으로 보임.
Tiny Heart Studio 라는 iOS 앱 개발사를 회사를 나와 만들게 된 이야기인데, 좋은 내용이 많다.
링크 키보드 앱을 어떻게 만들고 마케팅했는지에 관한 내용도 좋다. 링크1 링크2
Sam Altman 의 startup playbook
ML 기술 등을 어떻게 활용해서 실생활에 도움주는지에 관한 내용
링크 여기서는 복잡한 것은 아니고 아주 간단한 NLP 를 사용하여 호스텔 리뷰를 분석해서 최선을 선택하는 간단한 내용이지만, 앞으로 이런 활용도는 더더욱 많아질 수 있을 것이다.