SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 25
Descargar para leer sin conexión
Open Source Movement
App Market
Search
Online Advertising
Software Platform
Big Data (Data Analytics)
Social Web
Cloud Computing
Cybersecurity
Deview2012 키노트 #2
Deview2012 키노트 #2
Deview2012 키노트 #2
Deview2012 키노트 #2
Deview2012 키노트 #2
Deview2012 키노트 #2
Deview2012 키노트 #2
Deview2012 키노트 #2
Deview2012 키노트 #2
Deview2012 키노트 #2
Deview2012 키노트 #2
Deview2012 키노트 #2
Deview2012 키노트 #2

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Big data landscape v 3.0 - Matt Turck (FirstMark)
Big data landscape v 3.0 - Matt Turck (FirstMark) Big data landscape v 3.0 - Matt Turck (FirstMark)
Big data landscape v 3.0 - Matt Turck (FirstMark)
Matt Turck
 
Keynote analytics - partner edge innovation summit - 121013
Keynote   analytics - partner edge innovation summit - 121013Keynote   analytics - partner edge innovation summit - 121013
Keynote analytics - partner edge innovation summit - 121013
Kurt J. Bilafer
 
Enterprise Infrastructure Software - Industry Control Point
Enterprise Infrastructure Software - Industry Control PointEnterprise Infrastructure Software - Industry Control Point
Enterprise Infrastructure Software - Industry Control Point
Jesse Wu
 

La actualidad más candente (18)

Big data landscape v 3.0 - Matt Turck (FirstMark)
Big data landscape v 3.0 - Matt Turck (FirstMark) Big data landscape v 3.0 - Matt Turck (FirstMark)
Big data landscape v 3.0 - Matt Turck (FirstMark)
 
Keynote analytics - partner edge innovation summit - 121013
Keynote   analytics - partner edge innovation summit - 121013Keynote   analytics - partner edge innovation summit - 121013
Keynote analytics - partner edge innovation summit - 121013
 
RETIXA - prime real-time marketing platform
RETIXA - prime real-time marketing platformRETIXA - prime real-time marketing platform
RETIXA - prime real-time marketing platform
 
IoT Sensors Market
IoT Sensors Market IoT Sensors Market
IoT Sensors Market
 
Augmented Reality Statistics 2009
Augmented Reality Statistics 2009Augmented Reality Statistics 2009
Augmented Reality Statistics 2009
 
Augmented Reality Statistics 2009
Augmented Reality Statistics 2009Augmented Reality Statistics 2009
Augmented Reality Statistics 2009
 
Big data landscape version 2.0
Big data landscape version 2.0Big data landscape version 2.0
Big data landscape version 2.0
 
Un caso di studio sui big data - Campus Connestions Summit 2018 - #CCS18
Un caso di studio sui big data - Campus Connestions Summit 2018 - #CCS18Un caso di studio sui big data - Campus Connestions Summit 2018 - #CCS18
Un caso di studio sui big data - Campus Connestions Summit 2018 - #CCS18
 
Digital transformation of US retail through big data
Digital transformation of US retail through big dataDigital transformation of US retail through big data
Digital transformation of US retail through big data
 
eSmart
eSmarteSmart
eSmart
 
Big Data, Big Deal? (A Big Data 101 presentation)
Big Data, Big Deal? (A Big Data 101 presentation)Big Data, Big Deal? (A Big Data 101 presentation)
Big Data, Big Deal? (A Big Data 101 presentation)
 
#SoMe Mobile Marketing Proposal
#SoMe Mobile Marketing Proposal#SoMe Mobile Marketing Proposal
#SoMe Mobile Marketing Proposal
 
Top Ten Future Growing Industries !!
Top Ten Future Growing Industries !!Top Ten Future Growing Industries !!
Top Ten Future Growing Industries !!
 
Enterprise Infrastructure Software - Industry Control Point
Enterprise Infrastructure Software - Industry Control PointEnterprise Infrastructure Software - Industry Control Point
Enterprise Infrastructure Software - Industry Control Point
 
Sieusoil teaser #4
Sieusoil teaser #4Sieusoil teaser #4
Sieusoil teaser #4
 
Looking Ahead: BMC CEO Bob Beauchamp Predicts the Future of IT at CIO 100 Key...
Looking Ahead: BMC CEO Bob Beauchamp Predicts the Future of IT at CIO 100 Key...Looking Ahead: BMC CEO Bob Beauchamp Predicts the Future of IT at CIO 100 Key...
Looking Ahead: BMC CEO Bob Beauchamp Predicts the Future of IT at CIO 100 Key...
 
Qr Capture
Qr CaptureQr Capture
Qr Capture
 
QR Code
QR CodeQR Code
QR Code
 

Más de NAVER D2

Más de NAVER D2 (20)

[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
 
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
 
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
 
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
 
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
 
[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&A[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&A
 
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
 
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
 
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
 
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load BalancingOld version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
 
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
 
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
 
[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화
 
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
 
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
 
[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual Search[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual Search
 
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
 
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
 
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
 
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
 

Deview2012 키노트 #2