9월 5일 - 블록 체인 뉴스

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자기지도학습 기술이 의료 AI 분야의 판도를 바꾸고 있다는 해석이 나왔다. (사진=셔터스톡)

'오징어 게임' 에미상 4관왕 석권. 비영어권 작품 최초

[앵커]
넷플릭스 오징어 게임이 미 방송계 최고의 권위를 가진 에미상에서 게스트상과 스턴트퍼포먼스 등 4관왕의 쾌거를 달성했습니다.

비영어권 드라마, 한국 드라마가 에미상을 수상한 것은 처음인데, 배우와 연출진을 대상으로 한 본 시상식에서도 수상이 기대됩니다.

[기자]
오징어 게임이 비영어 드라마로는 최초로 미국 방송계 아카데미상으로 불리는 에미상을 거머쥐었습니다.

기술 부문 시상식인 크리에이티브 아츠 프라임타임 에미상에서 이유미 배우가 단역상에 해당하는 게스트상을 수상했습니다.

HBO 석세션의 호프 데이비스와 유포리아의 마사 켈리 등 쟁쟁한 후보를 제치고 아시아 국적 배우로는 처음으로 에미상 트로피를 안았습니다.

시각효과와 스턴트퍼포먼스, 프로덕션디자인상도 오징어게임이 차지했습니다.

특히 스턴트 배우 임태훈, 심상민, 김차이, 이태영 씨가 스턴트 퍼포먼스상을 수상해 세계적인 실력을 인정받았습니다.

[이태영 / '오징어 게임' 스턴트 배우 : 주목을 받을 일이 없거든요. 주목을 받아서도 9월 5일 - 블록 체인 뉴스 안되는 직업이었고…. 개인의 노고가 아니고 이 직업을 하고 있는 모든 사람들에 대한 노고를 조금이라도 인정받는 느낌이라서….]

기술 부문에서 4관왕의 영예를 안으면서 현지시간으로 오는 12일 열리는 본 시상식 격인 프라임타임 에미상 시상식에서의 수상 가능성도 커졌습니다.

배우와 연출진을 대상으로 열리는 에미상 시상식에 오징어 게임은 작품상과 감독상, 각본상 등 모두 6개 부문에 후보로 올라 있습니다.

남우주연상 후보에 오른 이정재 배우와 박해수, 오영수 배우가 남우조연상, 정호연 배우도 여우조연상 후보로 수상에 도전합니다.

뉴욕타임스 등 미국 언론들도 이정재 배우의 수상을 전망하고 있는 가운데 오징어 게임은 HBO 드라마 시리즈 '석세션'에 이어 두 번째로 많은 부문의 후보로 올라와 있습니다.

YTN 홍상희 ([email protected])

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암호화폐 시장 검토, 9월 5일

USA TODAY의 시장 리뷰에서 우리는 Cardano가 암호화폐가 시장의 정상에 발판을 마련하는 데 도움이 되는 새로운 랠리의 출발점이 될 수 있는 돌파 직전에 있다고 언급했습니다. 예상대로 돌파구가 생겼습니다.

ADA/BTC 쌍에서 가장 큰 이더리움 라이벌 중 하나가 주말 세션을 더 높게 시작했습니다. 황소가 일반 세션에 비해 판매 압력이 적으면서 로컬 저항을 돌파할 수 있었기 때문입니다.

불행히도 곰이 깨어난 직후 ADA의 마이너스 거래량이 급증하여 이전에 얻은 가치의 거의 2%를 잃었습니다. 주말 거래에서 코인이 절반도 잃지 않았지만 걱정스러운 신호로 보아야 합니다.

카르다노 차트

출처: TradingView

암호화폐 시장에 부정적인 감정이 만연한 상황에서 비트코인은 계속해서 높은 판매 9월 5일 - 블록 체인 뉴스 압력에 직면할 것이며, 이는 ADA가 BTC에 부정적인 영향을 미치고 투자자에게 잘못된 보안 감각을 줄 수 있습니다.

ADA/USD 쌍을 살펴보면 자산이 50일 이동 평균의 지역 저항선을 돌파하지 못한 것이 분명합니다. 이동 평균을 깨기 위한 또 다른 실패한 시도는 ADA가 복구 모드에 진입하지 못한 세 번째 경우가 될 것이며, 이는 시장에서 코인 지지자들에게 씁쓸한 알약이 될 수 있습니다.

다양한 외화에 대한 미국 달러를 나타내는 DXY 지수는 오늘 20년 최고치를 경신하여 금융 시장이 지난 12년 동안 보아온 것과 얼마나 멀리 떨어져 있는지 보여줍니다.

DXY 차트

출처: TradingView

긴축 통화 정책은 11월에 최고치를 기록한 이후 가치의 약 70%를 잃은 암호화폐를 포함한 위험 자산에 여전히 큰 부담을 주고 있습니다.

세계 주요 통화가 절상됨에 따라 기관 투자자들은 보유 자산을 미국 9월 5일 - 블록 체인 뉴스 달러 또는 환율 상승의 혜택을 받는 투자 수단으로 옮기는 경향이 있습니다.

다음 주 초, 마침내 작년의 디지털 자산 업계 최대 업데이트의 구현을 보게 될 것입니다. Ethereum은 더 이상 PoW 합의 알고리즘을 사용하지 않습니다.

채굴자들은 여전히 ​​해싱 능력을 이더리움 클래식(Ethereum Classic)이나 레이븐코인(Ravencoin)과 같은 대안 옵션으로 옮기고 있습니다.

더 많은 광부가 Ravencoin 및 Ethereum Classic과 같은 네트워크로 전환함에 따라 투자자들은 블록체인에 9월 5일 - 블록 체인 뉴스 투자된 전력으로 인해 근본적인 가치가 증가함에 따라 이러한 네트워크가 기하급수적으로 성장하기 시작할 것이라고 믿습니다.

자기지도학습 기술이 의료 AI 분야의 판도를 바꾸고 있다는 해석이 나왔다. (사진=셔터스톡)

자기지도학습 기술이 의료 AI 분야의 판도를 바꾸고 있다는 해석이 나왔다. (사진=셔터스톡)

라벨이 없는 데이터 세트로도 인공지능(AI) 모델을 학습시킬 수 있는 자기지도학습 기술이 의료 분야 AI 판도를 바꾸고 있다는 분석이 나왔다.

미국 IT 매체 벤처비트는 5일 의약 및 의료 분야에서 자기지도학습 기술 활용으로 데이터 및 이미지 등을 해석하는 AI 모델에 획기적인 진전이 이뤄지고 있다고 밝혔다.

자기지도학습은 연구자들이 AI학습용으로 가공되지 않은 라벨 없는 대규모 데이터를 활용해 더 나은 머신 러닝 모델을 개발하려는 흐름에 따라 지난 몇 년 동안 AI 분야에서 빠르게 성장하고 있다. 메타의 수석 AI 과학자인 얀 레쿤은 2020년 자기지도학습이 보다 광범위하게 사용되면서 라벨 있는 데이터 세트에 AI 모델을 교육하는 지도학습이 줄어들 것이라고 밝혔다.

그는 2020년 국제학술회의의 가상 세션 청중들에게 “사람으로서 배우는 대부분의 것과 동물이 배우는 것은 강화 모드가 아닌 자기지도 모드로 학습하는 것”이라고 설명했다. 2021 메타 블로그 게시물에서 그는 자기지도학습이 “데이터 자체에서 지도 신호를 얻고 종종 데이터의 기본 구조를 활용한다”고 설명했다. 즉 “공동 발생 모달리티(modality, 비디오 및 오디오 등 의사소통 채널) 및 대규모 데이터 세트 전반에 걸쳐 다양한 지도 신호를 라벨에 의존하지 않고 사용할 수 있다“고 밝혔다.

이러한 이점은 의료 및 의약 분야에서 전자 의료 기록 및 의료 이미지 데이터 세트, 바이오 전기 신호, 유전자 및 단백질의 서열과 구조 등 방대한 양의 비정형 데이터 덕분에 자기지도학습이 널리 사용되게 만들고 있다. 이전에는 머신 러닝 의료 응용 프로그램을 개발하기 위해 주로 의료 전문가가 수동으로 데이터 라벨을 작성해야 했다.

라벨 효율적인 의료 이미지 해석, 임상의와 AI 협업 설계, 공개 벤치마크 분석을 위한 딥 러닝에 초점을 맞춘 연구를 주도하고 있는 하버드 의대 생의학 정보학과 프라네프 라즈푸카르 교수는 이러한 현상이 진행에 병목 현상을 초래했다고 밝혔다.

그는 “라벨이 있는 데이터 세트를 통해 많은 놀라운 발전을 볼 수 있었다”며 “그러나 매우 특별한 의료 작업을 수행하는 100개의 알고리즘에서 지루하고 집중적인 프로세스를 수행하지 않아도 되는 수천 개의 알고리즘으로 패러다임 전환이 이뤄질 필요가 있다”고 설명했다. 관찰되지 않거나 숨겨진 입력으로부터 입력되는 모든 부분을 예측할 수 있는 자기지도학습이 시장의 판도를 바꾸어 놓을 수 있는 이유다.

라즈푸카르 교수는 네이처 생물의학 공학 저널에 실린 논문에서 심장학자, 과학자 및 저자인 에릭 토폴, 연구원 레이언 크리스난과 함께 의약 및 9월 5일 - 블록 체인 뉴스 의료 분야에 사용되는 자기지도 방식과 모델은 물론, 멀티 모달 데이터 세트를 활용하는 모델 개발을 위한 자기지도학습의 유망한 응용 분야 및 학습을 위한 편향되지 않은 데이터 수집에 겪는 어려움을 다뤘다.

라즈푸카르 교수는 “의약 분야를 포함해 많은 AI 응용 분야에서 앞으로 수년 동안 보게 될 패러다임의 변화를 뒷받침하는 기회와 과제를 알리는 데 목표를 두고 있다”며 “자기지도학습은 라벨이 지정되지 않은 데이터를 사용해 의료 영상이든 신호이든 특정 데이터 소스에 대해 학습할 수 있다. 이를 통해 라벨이 지정된 대형 데이터 세트를 실제로 수집하지 않고도 의약 분야나 그 이상의 모든 작업을 수행할 수 있다”고 설명했다.

자기지도학습 기술이 의료 AI 분야의 판도를 바꾸고 있다는 해석이 나왔다. (사진=셔터스톡)

자기지도학습 기술이 의료 AI 분야의 판도를 바꾸고 있다는 해석이 나왔다. (사진=셔터스톡)

2019년 및 2020년에 라즈푸카르 교수 연구실은 흉부 X레이를 비롯한 의료 이미지 판독을 위해 자기지도학습이 가능하도록 하는 성과를 냈다. 그는 “사진을 이해하는 데 도움이 되는 몇 가지 알고리즘 수정을 통해 특정 질병을 확인하기 전에 특정 질병에 대해 보여야 하는 흉부 X레이의 수를 줄일 수 있었다”고 밝혔다.

연구진은 심전도에도 유사한 원리를 적용했다. 그는 “알고리즘에 약간의 생리학적인 통찰력과 함께 자기지도학습을 적용할 수 있는 몇 가지 방법을 통해 라벨이 지정되지 않은 많은 데이터를 활용할 수 있다는 것을 보일 수 있었다”고 밝혔다.

이후, 폐 및 심장 음향 데이터에도 자기지도학습을 적용했다. 라즈푸카르 교수는 “최근 한두 해 동안 딥 러닝에 대해 매우 흥미로운 점은 모달리티를 통해 다양한 방식으로 방식을 잘 전달할 수 있다는 것”이라고 덧붙였다.

예를 들어, 곧 발표될 또 다른 논문에서 연구팀은 라벨이 없는 흉부 X선 질환의 예시를 통해 실제로 흉부 X선 상의 질병을 검출하고 방사선 전문의 수준에서 다양한 질병을 분류할 수 있었다. 라즈푸카르 교수는 “기본적으로 판독 시 판독된 방사선 보고서와 쌍을 이룬 이미지를 통해 학습했다. 그리고 이 두 가지 기법을 결합해 제로 샷 방식으로 적용할 수 있는 모델을 만들었다. 즉, 다른 질병을 분류하는 데 라벨이 있는 샘플이 필요하지 않았다”고 밝혔다.

단백질이나 이미지, 텍스트 등 어떤 작업을 하든 이 프로세스는 2년 또는 3년 전보다 더 통일된 방식으로 동일한 종류의 체계, 방법 및 용어를 차용하고 있다. 그는 “일반적인 도구 세트를 통해 이러한 특정 모달리티를 작업하는 모든 사람들이 도움을 얻을 수 있기에 매우 흥미롭다”고 설명했다.

그는 “연구진이 수년간 연구해 온 의료 이미지 해석과 관련해 매우 혁신적인 것”이라며 “한 번에 하나씩 문제를 해결하고 이 프로세스를 1000번 반복하기보다, 훨씬 더 많은 문제를 한꺼번에 해결할 수 있다”고 덧붙였다.

라즈푸카르 교수는 이러한 가능성을 통해 의약 및 의료 분야에서 자기지도학습 방법을 개발 및 적용하려는 모멘텀이 형성됐고, 대규모 데이터 수집 능력을 갖춘 다른 산업, 특히 의료 데이터와 관련된 민감성이 없는 산업 분야에서도 이러한 가능성을 볼 수 있다고 밝혔다.

그는 앞으로 의학 전문가가 하는 잠재적인 과제들을 보다 가까이에서 해결하는 데 관심이 있다고 덧붙였다. 그는 “항상 많은 사람에 의약 및 의료 서비스의 접근성을 높일 수 있는 지능형 시스템을 구현하는 것이 목표”라며 “한 가지 좁은 문제만 해결하는 것이 아닌 솔루션을 구축하려고 한다. 의사나 환자가 진단과 치료에 대해 현명한 결정을 내릴 수 있도록 다양한 신호를 결합하는 모델이 있는 세상이 오도록 노력하고 있다”고 강조했다.

미국 9월 5일 - 블록 체인 뉴스 세션의 통화 쌍

오늘 배워볼 Forex 중 외환 시장 거래섹션이에요!

Forex는 배우고 배워도 너무 많이 알아야할 게 많네요

거래세션에 대해 이제 배워볼까요?

여러 통화쌍은 특정 시간에 온라인에 있는 시장 참가자의 일반 인구 통계 덕분에 거래 일의

여러 시간에 걸쳐 다양한 활동을 보여주는 데요

이것은 우리가 시장 시간과 직접적으로 상호 연결되는 Forex의 주요 거래 세션을 받아들이도록 강요를 하죠

일반적으로 시장은 아시아, 유럽 및 북미 세션의 3가지 세션으로 구분되며

더 일반적으로 3개의 무역 시간의 Forex는 도쿄, 런던 및 뉴욕 세션으로 알려져 있어요

이러한 이름은 이 세 도시가 각 지역의 주요 금융 중심지이기 때문에 상호 교환적으로 사용되요

주말 이후 유동성이 외환 시자응로 회복 될때 아시아 시장은 자연스럽게 행동을 관찰하는 최소의 시장이죠

즉, Forex 시장 거래 시간이 시작되는 거에요

이 지역에서의 활동은 실지로 00:00 -06:00 GMT에서 운영되는 도쿄 자본 시장으로 대표 되는데

그럼에도 불구하고 이 기간 동안 호주, 중국, 뉴질랜드 및 러시아를 포함하여 상당한 규모의 많은 국들이 있죠

시장이 어떻게 분산 되어 있는지를 고려할 때,

아시아 세션의 시작과 끝은 표준 도쿄 시장 시장 Forex를 넘어서게 되죠

사실, 아시아 시장은 이러한 다양한 9월 5일 - 블록 체인 뉴스 시장 활동을 허용하기 위해 종종 23:00 - 08: 00 GMT 사이에 운영 되는 것으로 간주되요

아시아 거래 시간이 끝나기 직전에 거래 일이 끝나면 유럽 통화위원회는 통화 시장 활성화에 앞장서고 있죠

Forex 거래 시간대는 매우 밀집되어 있으며 여러 주요 금융 시장의 관련되어 있어요

런던은 유럽회의 매개 변수를 확인하는 영예를 안았어요

런던의 공식 업무 시간은 07:30 - 15 : 30 GMT 사이며 이 거래 기간은 영국의 공식 개방 이전에 다른 자본 시장의 존재로

인해 확대 되었으며, 거래 마감은 런던이 폐쇄 될 때까지 변동성이 보류됨에 딸라 뒤로 밀렸으며

유럽 Forex 거래 시간 GMT는 일반적으로 07:00 - 16 :00 그리니치 표준시로 실행 되요

북미 세션이 온라인으로 열려면 아시아 시장은 이미 2시간 동안 폐쇄 되었지만 유럽 FX 거래자들에게는 아시아 시장이 절반만 마감되며


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