뉴스기사
Bayesian Program Learning 이라는 방법을 이용하여 사람처럼 학습하는 것에 관한 연구가 올라왔다.
기사링크 일반적으로 머신러닝이나 딥러닝은 매우 많은 데이터가 필요하다. 하지만 사람의 경우 적은 데이터로도 이게 가능한데, 그것처럼 하기 위해 BPL 이라는 방법을 이용하여 하나의 샘플을 여러 순서로 분석한 후 학습하는 방법을 사용하였다. 아직은 handwritten character 에서만 동작하지만, 기존 딥러닝 계열 방법들 보다 훨씬 빠르게 학습하고 결과를 낼 수 있다. 여러 모로 활용도가 높아보인다.
정보
몰랐는데, eclipse 에도 code recommendation 기능이 있었다.
링크 아직 테스트 단계이긴 하다. 앞으로 머신러닝 기능과 합쳐지면 좋은 성능을 낼 거라고 보인다.
MIT media Lab 에서 만든 Reality Editor 는 실생활의 object를 마음대로 조종하기 위한 것이다.
링크 사진이나 글로는 무슨 말인지 잘 이해가 안되는데, 비디오를 보면 대략적인 이해가 간다. controller (knob 같은) 를 여러 사물들과 연동하여 이것을 control 하겠다는 것이며, 한꺼번에 control 또한 가능하다. 여기엔 몇 가지 제약이 있는데, 일단 제품의 제조사가 그것이 가능하도록 연동을 하거나 표준 기술을 오픈 해 놓아야 한다. 그리고 스마트폰 인식을 위한 QR 코드와 비슷한 스티커도 붙여야 한다. 물론 이런 것들은 좀 더 나은 방법이 있겠지만, 사실 실현 가능성이 많아 보이지는 않는다. 이것보다는 일반적인 IoT 의 개념으로 하드웨어들이 모두 무선으로 연결된 후 공통된 인터페이스를 이용하여 그것을 제어하는 것이 더 좋은 방법 같기 때문이다.
koel 이라는 personal streaming server 가 open source로 올라왔다.
github repo 처음에는 spotify 같은 건 줄 알고 완전 대박이라 생각했는데, 그런건 아니고 자신이 보유한 음악을 스트리밍 할 수 있는 것이다. 어찌 되었건 소스코드는 충분히 분석 해 볼 만할 것이라고 생각된다.
kinto 라는 open source 로 firebase 나 parse 를 구현해 놓은 것이 있다.
링크 근데 그냥 단순한 json storage 서비스를 구현해 놓은 것이고, parse 나 firebase 만큼 다양한 기능을 제공하는 것은 아니다.
Baidu 의 imageNet chanllenge cheating 에 관한 글
NIPS 2015 에서의 트렌드를 요약해서 올려놓은 글이 있다.
링크 내가 직접 참석한 건 아니지만 여러모로 동감가는 글이다.
Github의 engineering blog 에 올라온 글
링크 서비스의 개선 및 테스트와 관련된 것이며, 정말 참고 할 만한 글이다.
1년 전의 machine intelligence 에 관한 글이 업데이트되어, 2016년 전망에 관하여 올라왔다.
링크 잘 알려지지 않은 내용에 관해서도 있고, 깊이가 있어서 읽어 볼 만 한 글이다.
OpenAI 에 관한 의견과 NIPS 2015 에 대해 적어 놓았는데, optimization 과 관련된 내용이 좋아서 참고 할 만 하다.
링크 딥러닝 아키텍쳐 보다는 이번에 발표된 optimization에 관하여 간단하게 써 놓았다. non-convex뿐 아니라 convex optimization 에 관한 내용들도 많다.