방문객행동분석

메이아이를 찾는 고객이 가장 궁금해 하시는 매쉬의 모든 포인트를 모아 보았습니다. 💡mAsh(매쉬)를 더 쉽게 이해하고 편리하게 도입할 수 있는 Tip을 확인해 보세요. 질문 1. CCTV ❓Q1. CCTV를 새롭게 설치해야 하나요? A1. 아니오.  현재 매장에 CCTV가 설치되어 있다면, 설치된 CCTV를 그대로 이용할 수 있습니다. ❓Q2. CCTV의 기종은 제한이 없나요?

안녕하세요, 오프라인 공간의 디지털화를 꿈꾸는 메이아이입니다. ‘daram’과 함께하는 딥러닝 투어 2편: Object Tracker에서는 물체 추적 기술의 전반적인 내용과 함께, 오프라인 공간에서 나타나는 물체 추적 기술의 도전 과제 및 해결 방안을 간략하게 소개해 드렸습니다. 잠시 지난 글의 내용을 돌이켜보면, 물체 추적 기술이란 연속된 이미지들에서, 동일한 객체로 판단되는 물체들의 프레임 간

안녕하세요, 오프라인 공간의 디지털화를 꿈꾸는 메이아이입니다. ‘daram’과 함께하는 딥러닝 투어 1편: Object Detector에서는 물체 인식의 전반적인 내용과 함께, 메이아이의 인공지능 엔진 daram의 물체 인식 모델의 특징을 소개해 드렸습니다.  1편의 내용을 돌이켜보면, 물체 인식 기술이란 이미지 하나에서 타겟 물체들의 위치를 바운딩 박스(bbox) 형식으로 찾는 기술이었습니다. 물체 인식 모델의 대표적인

ONS (Office of National Statistics)의 수치에 따르면 온라인 지출이 여전히 높음에도 불구하고 쇼핑객은 오프라인 매장 쇼핑으로 다시 이동하고 있다고 합니다. 오프라인 마케팅 활동에 대한 높은 의지를 가진 소비자의 요구에 따라 그간 온라인에 보다 집중해 온 여러 기업에서 오프라인 마케팅을 적극적으로 시도하는 움직임이 보이고 있습니다. 팬데믹이 끝나가면서 국내 기업들도 O4O서비스의

메이아이(대표 박준혁)가 지난달 27일 노보텔 앰배서더 서울 동대문에서 개최된 제9회 KT 파트너스 데이에서 ‘2022 KT 파트너 어워드 플랫폼  성장 부문 우수 파트너’로 선정되었습니다. 2014년 시작해 올해 9회 째를 맞은 ‘KT 파트너스 데이’는 KT가 파트너사들과 사업 방향을 공유하고, 시상 등으로 파트너사들의 격려와 협력을 강화하기 위해 마련된 행사입니다.

안녕하세요! 메이아이는 2021년 6월에 치뤄진 <2021 인공지능 온라인 경진대회> “운전 사고 예방을 위한 운전자 부주의 행동 검출 모델” 분야에 참가하여 종합 1등이라는 우수한 성적을 거두었습니다! (2020년에도 우수한 성적을 거둔 바 있습니다 ─ 보러가기) 이번 글에서는  저희가 “운전 사고 예방을 위한 운전자 부주의 행동 검출 모델” 을 어떻게 풀었는지 그 속을 낱낱이 파헤쳐 보도록 하겠습니다. 목차는

Convolutional Neural Networks로 LED 상태등을 통해 세탁기의 상태 추정하기 안녕하세요! 메이아이의 연구원 김찬규입니다. 딥러닝을 통한 인공지능 모델, 특히 CNN(Convolutional Neural Networks) 모델은 시각적인 분류, 감지, 추론 등의 문제에서 웬만한 사람보다 더 뛰어난 성능을 보이고 있는 것으로 유명한데요. 이러한 CNN 모델은 학습을 위해 상대적으로 매우 많은 양의 데이터가 필요하다는 측면에서

논문 한 편으로 Pruning 전반 훑어보기 3.5. Post Review 안녕하세요. 지난 포스트 “Paper Review: Rethinking the Value of Network Pruning (1)”에 이은 2편으로 찾아뵙게 되었습니다. (1편 바로가기) 지난 1편에서는 기존 Pruning 방법들을 미리 레이어마다 자를 비율을 정해 놓는 predefined과 자동으로 학습과정에서 찾게하는 automatic으로 나누고, automatic에서도 filter/channel 단위로

논문 한 편으로 Pruning 전반 훑어보기 0. Post Introduction 안녕하세요! 이번 글은 mAy-I의 첫 논문 리뷰 포스트입니다. mAy-I에서 처음으로 여러분들께 소개해드리고자 하는 논문은 2019년 ICLR에 제출된 “Rethinking the Value of Network Pruning”으로, 동일 년도 ICLR에서 Best Paper로 선정된 “Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Neural Networks”와 같이 실험