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RHSA-2018:3822-1: Important: kernel security and bug fix update

2018-12-13 KENNETH 0

RHSA-2018:3822-1: Important: kernel security and bug fix update Red Hat Enterprise Linux: An update for kernel is now available for Red Hat Enterprise Linux 5 Extended Lifecycle Support. Red Hat Product Security has rated this update as having a security impact of Important. A Common Vulnerability Scoring System (CVSS) base score, which gives a detailed severity rating, is available for each vulnerability from the CVE link(s) in the References section. CVE-2017-11176, CVE-2017-15265, CVE-2017-8824 Source: RHSA-2018:3822-1: Important: kernel security and bug fix update

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Amazon Personalize – 실시간 개인화 및 추천 서비스 미리보기 출시

2018-12-13 KENNETH 0

Amazon Personalize – 실시간 개인화 및 추천 서비스 미리보기 출시 기계 학습이 제공하는 다양한 작업 주제 중에서 가장 흥미로운 주제는 개인화와 추천일 것입니다. 언뜻 보기에는 사용자가 좋아할 것 같은 항목을 연결하는 간단한 문제처럼 느껴집니다. 그러나 효율적인 추천 시스템을 개발하는 작업은 그리 쉽지 않습니다. 심지어 Netflix에서는 몇 년 전에 영화 추천 대회를 열면서 백만달러(한화 11억3천만원)에 달하는 상금을 걸었습니다! 실제로 실시간 개인화를 구축하고 최적화하고 배포하려면 분석, 응용 기계 학습, 소프트웨어 엔지니어링 및 시스템 운영에서 전문화된 지식이 필요합니다. 이러한 당면 과제를 극복하는 데 필요한 지식, 기술 및 경험을 가지고 있는 조직은 거의 없기 때문에 추천 사용의 아이디어를 포기하거나 성능이 좋지 않은 모델을 구축합니다. 20년 넘게 Amazon.com은 제품 검색부터 결제에 이르는 구매 환경 전체에 개인화된 추천을 통합하여 대규모 추천 시스템을 구축해 왔습니다. 오늘 발표되는 Amazon Personalize를 사용하는 모든 AWS 고객은 AWS와 똑같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이 서비스는 기계 학습 경험이 없는 개발자도 개인화 [ more… ]

Amazon SageMaker RL – 강화 학습 서비스 출시 (서울 리전 포함)

2018-12-13 KENNETH 0

Amazon SageMaker RL – 강화 학습 서비스 출시 (서울 리전 포함) 지난 몇 년간 기계 학습(Machine Learning)은 많은 관심을 받아왔으며, 의료 영상 분석부터 무인 주행 트럭까지 ML 모델을 통해 할 수 있는 복잡한 작업의 목록은 꾸준히 증가하고 있습니다. 이러한 최근 기계학습 기술은 어떤 방법이 있을까요? 간단히 말해 다음과 같은 3가지 방법으로 모델을 훈련할 수 있습니다. 지도 학습(Supervised Learning): 레이블이 지정된 데이터 세트(샘플 및 답변이 포함된 데이터 세트)에서 알고리즘을 실행합니다. 모델은 정답을 올바르게 예측하는 방법을 서서히 학습하게 됩니다. 지도 학습의 예로는 회귀와 분류가 있습니다. 비지도 학습(Unsupervised Learning): 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트(샘플만 포함된 데이터 세트)에서 알고리즘을 실행합니다. 비지도 학습에서 모델은 데이터의 패턴을 지속적으로 학습하고 그에 따라 샘플을 구성합니다. 비지도 학습의 예로는 클러스터링 및 주제 모델링이 있습니다. 강화 학습(Reinforcement Learning): 이 방법은 앞의 두 가지 방식과는 많이 다릅니다. 강화 학습에서는 컴퓨터 프로그램(에이전트라고 함)이 환경과 상호 작용합니다. 대부분 이 상호 작용은 시뮬레이터에서 일어납니다. [ more… ]

[도서] 피처 엔지니어링, 제대로 시작하기

2018-12-12 KENNETH 0

[도서] 피처 엔지니어링, 제대로 시작하기 분야별 신상품 – 국내도서 – 컴퓨터와 인터넷 [도서]피처 엔지니어링, 제대로 시작하기 앨리스 젱,아만다 카사리 공저/김우현 역 | 에이콘출판사 | 2018년 12월 판매가 22,500원 (10%할인) | YES포인트 1,250원(5%지급) 이벤트 : 주목 IT 신간&예약판매 사은품 이벤트 머신 러닝의 결과는 데이터를 얼마나 잘 표현하는 피처를 추출하는가에 달려있다고 할 수 있다. 그러나 머신 러닝을 위한 다양한 알고리즘이나 도구에 대한 안내서는 많이 있는 것에 비해서 데이터의 피처를 어떻게 Source: [도서] 피처 엔지니어링, 제대로 시작하기

개발자를 위한 AWS Toolkits for PyCharm 정식 출시 – IntelliJ 및 Visual Studio Code(미리 보기)

2018-12-12 KENNETH 0

개발자를 위한 AWS Toolkits for PyCharm 정식 출시 – IntelliJ 및 Visual Studio Code(미리 보기) 소프트웨어 개발자에게는 각자가 선호하는 도구가 있습니다. 일부는 강력한 편집기를 사용하고, 일부는 특정 언어 및 플랫폼에 맞춤화된 통합 개발 환경(IDE)을 사용합니다. 2014년에 저는 Lambda 콘솔에 있는 편집기를 사용하여 AWS Lambda 함수를 처음으로 생성했습니다. 오늘날에는 서버리스 애플리케이션 구축과 배포에 다양한 도구를 사용할 수 있습니다. 한 예로, 작년 AWS Cloud9 출시와 함께 기능이 대폭 향상된 Lambda 콘솔의 편집기를 사용할 수 있습니다. .NET 애플리케이션을 위해선 AWS Toolkit for Visual Studio와 AWS Tools for Visual Studio Team Services를 사용할 수 있습니다. AWS Toolkits for PyCharm, IntelliJ 및 Visual Studio Code 오늘 AWS에서는 AWS Toolkit for PyCharm을 정식으로 출시하고, GitHub에서 활발하게 개발 중인 AWS Toolkits for IntelliJ 및 Visual Studio Code의 개발자 미리 보기도 선보입니다. 이 오픈 소스 툴킷은 서버리스 애플리케이션의 신규 작성, 단계별 디버깅, 그리고 배포를 Python, Java, Node.js, .NET 용 IDE를 통해 손쉽게 개발할 수 [ more… ]