검색엔진의 패러다임 전환: 빅데이터분석과 검색의 융합

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컨센서스 검색이 늘고 있다. 사실에 기반한 정보 보다는 주관적인 판단이 필요한 정보들을 찾는 사용자들이 늘고 있고, 여기에서 검색의 새로운 패러다임이 시작하는 것 아닌가 하는 내용이다. 컨센토라는 검색 엔진을 가지고 랩벤쳐를 만드신다고 한다.

시맨틱 검색에서 한 걸음 더 나아간 도전 쯤 되는 건가 하는 생각이 들었다. 하지만 발표 내용만으로는 개인의 특성을 파악하기 위한 노력은 어떤 것이 있는지 잘 이해가 가지 않았다.

PredictionIO: Build Smart Stuff with ML

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PredictionIO 는 사업 모델도 무척 궁금했고, 정확히 서비스의 디테일도 조금 더 알아봤으면 싶었는데, 20 분만에 끝나버리고, 왜인지 모르겠지만 Q&A 시간도 가지지 않은 너무 허무한 발표였다. 운영측의 실수였는지 뭔지 모르겠지만, 이번 데뷰 최악의 시간이었다.

Developing context-aware applications

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expectlab 이라는 곳에서 만든 mindmeld 플랫폼에 대한 이야기. 컨텍스트에 대한 정보를 가지고 NLP 에 접근을 하면 애매모호한 부분들을 보다 쉽게 해결할 수 있다는 이야기이다. 데모로 보여준 사이트가 무척 인상 깊다. https://developer.expectlabs.com/demos/

Deep Learning at NAVER

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Deep learning 이 machine learning 분야에서 어떤 영향을 미치고 있는지 설파한 발표. deep learning 등은 스타트업의 초기 사업 모델로는 부적절하겠구나 하고 생각하고 있을 무렵, 발표가 끝나고 나온 첫번째 질문자가 image deep learning 쪽 스타트업에 종사하시는 분이라고 하셔서 놀람.. 클디 라는 회사인듯.

무인항공기 드론이 자동으로 움직이는 비밀

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재밌게 들었던 강의. 얼마 전에 조립했던 crazyflie 를 엑스박스 컨트롤러로 움직여 보려니 너무 어려워서 코딩을 통해 움직이도록 해야지 했었는데, 그게 말처럼 쉬운게 아님을 깨달음. 정지 비행을 하도록 구현하는 것이 목표였는데, 그러자면 기체의 기울어짐이 아니라 기체가 현재 어느 방향으로 움직이고 있는지에 대한 정보가 필요함. 이를 위해서 기체 하단에 카메라를 달아 바닥 이미지의 패턴을 보고 운동 정보를 얻는다고 한다. 크레이지플라이는 기체가 아주 작아서 페이로드를 거의 못 다는데....

Web & Health 2.0. 회사에서의 data science란?

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MyFitnessPal 앱의 수 많은 음식 정보들이 사용자가 직접 넣은 정보라는 게 놀랍다. 사용자 별로 입력이 천차만별이기 때문에 이를 정규화하기 위해 적지 않은 기술적 해결책을 찾아내었던 것 같다.

마치고

작년에 처음 가고, 올해 두번째. day1 은 응용, 프론트엔드 쪽에 초점을 day2 는 백엔드,데이터 쪽에 초점을 두고 발표가 잡힌다. 개인적으로는 day1 이 조금 더 재밌는 것들이 많았던 것 같다.

발표자들의 내용을 들으면서 많이 배운다. 아이디어도 많이 얻어 간다. 세상은 넓고 잘하는 사람은 정말 많다는 생각을 하게 된다.