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	번호	제목	댓글날짜	추천/비공감	삭제
	162	알파고의 눈으로 본 "신의 한 수" [새창]	2016-03-19 09:30:56	0	삭제
		추가로 적자면 이미둔 바둑판의 돌을 스캔하지는 않을 것 같습니다. 바둑판의 돌을 스스로 "인지"해야죠. 그래야 인공지능으로서의 의미를 지니는 것 이니까요. 컴퓨터는 인간처럼 직관적으로 볼 수 없으니, 그걸 알고리즘으로 표현 하다보니 인지하는 데 있어 발생한 오류가 아닐까 합니다. 인간도 경우에 따라 색맹인 경우 모든 색을 인지할 수 없는 경우가 발생하는 데 알파고도 마찬가지로 경우에 따라 모든 돌을 인지 할 수 없는 것 아닌 가 하는 추측입니다. 저 돌을 인지하고 있으면서 단순 계산 착오면 87수까지 유리하다 갑자기 불리하단 판단을 내렸다고 생각하기 어렵지 않나 싶습니다. 저 돌을 인지하는 순간 판이 깨지고 그 때서야 판이 불리 한 걸 계산할 수 있었다는 것 이죠. 거듭 말씀 드리는 건 인간적 관점으로 보시지 않았으면 하는 점 입니다.
	161	알파고의 눈으로 본 "신의 한 수" [새창]	2016-03-19 07:59:14	0	삭제
		CloudeWind님이 말씀하신 부분이 알파고의 정책망 부분인데, 그 부분은 convolutional neural network라는 합성곱 신경망이라는알고리즘을 사용하는 데, 이는 주로 비슷한 이미지 검색 시 사용하는 유사패턴 매치 입니다. 즉, 큰 판은 정책망이 보고, 디테일은 가치망이 보는 데, 알파고 입장에서는 그 정책을 유지할 수 있냐 없냐에 대해 승률을 두지 않나 싶습니다. 근데 디테일에서 아직 판이 깨질 수가 나오지 않았으니 더 새롱ㄷㆍㄴ 정책을 찾을 필요가 없구요. 실제로 하사비스는 87수 이 전까지 알파고가 이전 까지 승률을 낙관적으로 보고 있다고 했는 데, 저 중앙 상단 정책이 깨진 상태에서 승산을 낙관적으로 판단했을리 없다고 봅니다. 하사비스가 말하는 트위터의 코멘트 들을 보면 알파고가 저 78수를 인식하고 있었다면 할 리 없는 멘트 입니다. 알파고는 정책을 우선으로 승률을 판단하고, 78수로 그게 깨졌는데, 상황을 낙관적으로 봤다는 건 아직 정책이 깨지지 않았다고 판단했던 거라고 밖에 생각할 수가 없습니다. 상황은 전지적으로 컴퓨터의 관점에서 봐야한다 봅니다. 인간적 관점에서 본다면 당연히 이해가 안가죠. 그나저나 저 아래와 같은 그림이 완성되어도 알파고가 유리하다 판단할 수는 없을 까요?
	160	오늘 역적팀 가장 큰 패배 제공자는 최정문입니다. [새창]	2015-07-25 23:26:27	1	삭제
		그걸 이용해 거짓 정보를 줘서 역적 만들거나, 공개하지 않고 역적끼리 공유하는 방법도 있었을텐데, 유리하게 가져갈 카드를 가지고 트롤링 한 거 같아 아쉽네요.
	159	오늘 최정문이 너무 트롤링 했네요 [새창]	2015-07-25 23:02:17	1	삭제
		그걸 공개해서 신뢰를 얻어 마지막 왕을 먹고 충신들을 감옥에 넣는 다는 시나리오 였던 듯 한데, 좀 계산이 덜 된 시나리오였던 거 같네요.
	158	원 게시글이 삭제되었습니다. [새창]	2015-07-25 22:43:42	0	삭제
		그렇군요; 초반에 제대로 안 봐서;
	157	앞으로 오현민의 행보 [새창]	2015-06-30 17:05:42	0	삭제
		가장 합리적인 필승법을 잘 짜는 플레이가 오현민이라고 보는 데, 이번 시즌은 워낙 합리적이지 못 한 플레이어가 많아서 오현민이 고생 좀 할 거 같긴 합니다 ㅋㅋㅋ
	156	투표) 이상민의 행동은 룰은 어긴것이다. [새창]	2015-06-29 17:14:48	1	삭제
		지니어스는 보드게임이 아닙니다. "신분 교환은 공식, 비공식으로만 가능하다." 헀지, 양도는 불가능하다라는 룰은 없었습니다. 물론 "게임 중 카드를 갖고 있지 않은 플레이어는 탈락이다." 이런 룰도 없었구요. 원작(?)격이라 할 수 있는 라이어 게임에서는 이런 룰의 헛점을 이용하는 경우가 많았죠. 지니어스 게임은 "명시되지 않은" 범위는 모두 룰에 들어간다고 생각해야 더 재밌게 볼 수 있다고 봅니다.
	155	원 게시글이 삭제되었습니다. [새창]	2015-06-29 13:21:00	0	삭제
		↑Po오딘weR // 그 룰은 알고 있구요, 하나만 되어도 베팅 가위바위보만 제하면 나머진 개인의 역량도 중요한 게임이라고 적었습니다. 제하는 게 없이 베팅 가위바위보로 걸린다면 그 땐 진짜 정치질의 영향이 크겠죠.
	154	원 게시글이 삭제되었습니다. [새창]	2015-06-29 12:59:41	0	삭제
		↑너차임 // 다른 멤버의 도움이 필요한 종목이 베팅 가위바위보, 콰트로, 전략 윷놀이 등이 있을 텐데, 제하는 게 3개면 모두 제할 수 있고, 하나만 되어도 베팅 가위바위보만 제하면 나머진 개인의 역량도 중요한 게임이라 [임]이 해볼만 하다고 봅니다. 또, 확률적으로도 타인의 도움이 필요한 게임보다 개인의 역량이 중요한 게임에 당첨될 확률도 높기도 하구요. 베팅 가위바위보, 콰트로 정도만 아니면 [임]에게 불리할 만한 게임은 별로 없다고 봅니다.
	153	파이널에 나왔으면 했던 멤버는 누구 있을까요? [새창]	2015-06-29 12:47:25	1	삭제
		성규, 차선생님이 아쉽죠. 성규는 시도를 안 해봤을리는 없을 거 같은 데 아이돌인지라 스케쥴이 문제가 있었을 듯 하네요.
	152	1회전 게임 필승법 [새창]	2015-06-28 12:18:23	0	삭제
		사실 이런 류의 플레이는 실제 라이어 게임 천사와 악마에서도 나온 플레이죠. 룰에 위반되지 않는 다면 나쁘지 않은 전략인듯
	151	현재 미국 인터넷을 논란에 휩싸이게 한 사진.jpg [새창]	2015-02-27 21:39:49	0	삭제
		아까는 뭔짓을 해도, 포샵에서 스포이드로 찍는 것도 흰금으로 보였는 데, 한번 파검으로 보니까 전부 다 파검으로 보임; 스포이드 찍는 것도 파검으로 보임.
	150	프레임워크에 대해서 토론해 봅시다 [새창]	2015-01-29 12:26:52	0	삭제
		1 관련 자료 좀 얻을 수 있을까요? 하둡 + SQL을 통한 데이터 분석 사례에 대한 자료는 쉽게 찾을 수 있는 데, 하둡 + ORM은 검색해도 좋은 자료가 잘 안 나오는 것 같은 데, 공부해 볼 사이트나 자료가 있으면 좋을 듯 합니다. 찾아 보니 구글 역시 하둡의 데이터를 SQL로 분석 하는 "드레멜" 이라는 엔진을 통해 빅 데이터 분석을 하는 것 같네요. http://www.ciokorea.com/print/14557 - 구글은 "드레멜 기술은 조 단위줄을 넘어가는 데이터 테이블에 걸쳐 쿼리를 순식간에 실행할 수 있고, 수천 개의 CPU와 페타바이트급 데이터로 확장될 수 있으며, SQL-쿼리같은 언어들을 지원해 사용자들이 데이터와 소통하기 쉽고, 즉각적인 쿼리를 생성하기 쉽다"고 설명했다. - 쿽은 "구글은 드레멜을 맵리듀스와 결합해 사용한다"고 설명했다. 하둡 맵리듀스는 막대한 양의 서버 로그 데이터를 준비하고, 지우고, 변형하고, 옮기기 위해 사용되고, 이후 데이터 분석에 드레멜이 사용된다. 일단 저도 위 댓글 중 잘 못 설명한 부분이 "RDBMS"가 라는 내용이 있는 듯 하네요. 그렇지만 분명 기존 RDBMS는 아니고 하둡을 이용한 분산 데이터 시스템이나 MPP DBMS라는 얘기를 했구요. 당연한 얘기지만 기존의 RDBMS로는 당연히 빅 데이터의 분석은 한계가 있는 건 충분히 인지하고 있구요. 아무튼 초기 글의 내용 중 ORM vs SQL 핸들링 부분에서 시작한 부분이고, 그러다 보니 나이쓰한넘 님 께서 빅데이터 분석은 ORM을 사용하는 게 낫다는 의견 이신대서 시작한 내용인데, 제가 경험한 바로나(실제 빅 데이터 어플라이언스를 조금 다뤄 봤거든요...^^;) 기술 자료나 뉴스 등을 토대로 보아도 빅 데이터 분석은 분산 데이터 저장(하둡 or Shared nothing 분산 DB) + SQL을 이용하여 가는 추세로 가고 있다고 생각 됩니다. 하둡의 비정형 데이터 처리, SQL의 유연성 등이 결합으로 보았을 때 말이죠. 물론 제가 경험하지 못 한 부분에 대해 함부로 ORM이 좋지 않다고 말씀드리고자 하는 건 아닙니다. 다만 IT 트렌드로 보았을 때 분산 파일시스템 역시 데이터를 가공하는 부분은 SQL을 주요 기술로 삼아 가고 있다고 생각 되네요. 말씀 하신 구글, 페이스 북이 최초의 ORM 만으로 구성 되었었다 하더라도, 현재는 SQL엔진을 탑재하고 SQL문을 이용해 데이터 분석을 하고 있는 부분은 그런 점이 아닐 까 싶습니다.
	149	프레임워크에 대해서 토론해 봅시다 [새창]	2015-01-29 09:20:40	0	삭제
		SQL온 하둡에 대한 좋은 기사가 있어 올려 봅니다. http://www.zdnet.co.kr/news/news_view.asp?artice_id=20140822132729&type=det 말씀하신 페이스 북도 자체 개발한 엔진을 통해 SQL언어로 분석하도록 지원하고 있네요. 아래는 기사 내용입니다. - 11월 페이스북이 ‘프레스토(Presto)’란 엔진을 공개했다. 프레스토는 웹스케일 DW란 수식어를 달고 나왔다. 페이스북 내부에 있는 300페타바이트(PB) 규모의 다양한 데이터 소스를 빠른 시간 안에 SQL언어로 분석하기 위해 만들어졌다. 다만, 프레스토는 복잡한 질의를 지원하지 않고 대략적인 통계치 정도를 알아볼 수 있는 수준이다. 기사 맨 마지막 부분의 내용입니다. 분명 한 건 기업의 빅 데이터 트랜드는 하둡을 이용한 분석이 아니라 하둡 + SQL로 가고, 이러한 트랜드가 빅 데이터 분석도 OR맵핑 보다는 실제 SQL을 핸들링하는 게 유리하기 떄문 아닌 가 싶습니다. - SQL온하둡이 아직 엔터프라이즈 진영에 들어가지 못하고 있지만, 확실히 시장의 수요는 존재하는 듯하다. 오라클과 IBM이 SQL온하둡에 대응하기 시작했다는 사실만으로 그 수요를 짐작할 수 있다. SQL온하둡은 단순히 분석 플랫폼에 하둡의 자리 하나 더 둔다는 의미만 갖지 않는다. 하둡이 기존의 상용 DW 벤더에게 먹히느냐, 데이터 분석과 데이터베이스란 거대한 시장의 중심에 서느냐를 결정한다. 새 시장이 만들어지고, 생태계가 바뀌면 산업구조도 바뀐다. SQL온하둡에 긴장을 늦추지 않고 지켜봐야할 이유다. 이 기사에도 좋은 내용이 있네요. http://www.zdnet.co.kr/news/news_view.asp?artice_id=20140703141655 - “기존의 SQL이 매우 안정적이고, 역사가 오래돼 많은 기능을 내포하고 있어 저변이 넓다”며 “그러나 하둡에 저장된 데이터를 기존 분석가 쪽에서 활용하지 못하는 상황에서 다양한 데이터 소스에서 더 많은 정보를 찾고 비즈니스 확장하고 증가시키는데 필요한 요소로 SQL온 하둡이 필수적으로 요구된다”고 말했다.
	148	프레임워크에 대해서 토론해 봅시다 [새창]	2015-01-29 08:52:25	0	삭제
		1 구굴, 트위터가 하둡 기반으로 빅데이터를 이용하는 건 아는데, 그게 OR 맵핑으로 되었나요? 순수하게 몰라서 여쭤봅니다^^; 근데, 제글을 약간 잘 못 이해하신게, 전통적인 RDBMS를 이용한다는게 아니라 MPP기반의 RDBMS와 하둡의 연동이라는 게 주 내용입니다. 세게 굴지의 IT 기업들, 오라클, IBM, EMC등이 이런 제품을 출시 중이구요. 하이브, 타조 같은 단순 엔진만 SQL로 처리하는 것 과는 개념이 좀 다르다고 볼 수 있죠. 올라가는 SQL엔진도 그냥 단순히 SQL처리가 아니라, 오라클, 포스트그리 SQL 같은 검증된 엔진을 사용하구요. 빅데이터의 추세는 이미 하둡 자체만으로 데이터를 분석하는 게 아니라 그 위의 말씀하신데로 SQL 엔진을 올리는 추세로 가고 있습니다. 그게 단순히 타조, 하이브 같은 엔진이 아니라 기존에 검증된 DBMS의 엔진으로요. 원론으론 넘어가자면 그런 엔진이 올라간다는 게 SQL을 통한 분석이 더 접근성이 쉽고, 유연하기 때문 아닐까 싶습니다. 굴지의 IT기업들이 왜 SQL엔진을 하둡에 올리고, 그걸 통한 빅데이터 어플라이언스를 올릴까요? 그건 SQL을 통한 분석이 더 효율적이기 때문 아닐까 싶습니다.

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