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SPEAKER

DAY 2Track 2

다양성, 규모, 신뢰: 성공적인 AI/ ML 이니셔티브에서 배울 점은 무엇인가? (Diversity, Scale, Trust: What can we learn from successful AI / ML initiatives?)

최근 몇 년 동안, AI 기술과 개발자들은 전례 없는 관심을 받았으며, 많은 프로젝트를 수행하고 있다. 이들의 일의 결과들은 소비자의 삶이나 새로운 비즈니스 모델에 많은 영향을 미치고 있는 것이 사실이다.

AI의 지식과 비즈니스 적용에 있어서는 머신러닝에 대한 관심이 많다. 이번 AI Summit 2018 서울에서, 이러한 맥락에서,  AI/ML의 성공을 위한 핵심 요소인 데이터, 검색, 구현 기술에서 자동화 및 학습의 역할에 대해 공유하고자 한다. 

그리고 아시아 태평양 지역에서 직면하는 일련의 혁신적이고 실용적인 사용 사례(예, 은행, 전자상거래, 제조업 등)와 함께 인사이트를 나눌 예정이다.

Speaker

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Jason Loh Head of Analytics, SAS AP

Jason은 아시아 태평양 지역의 SAS Global Technology Practice 분석 담당 이사로 재직 중이다. 그는 대부분의 시간을 고객 및 파트너들에게 인공 지능, 기계 학습, 자연 언어 기술, 데이터 마이닝 및 분석/ML 라이프사이클 관리 등을 사용하여 데이터를 최대한 활용하도록 지도하는 역할을 하고 있다. 

그는 Monash University에서 IT와 마케팅 복수 학위를 취득하였고, 이를 계기로 2004년부터 데이터 분석 분야에서 다양한 경력을 쌓아오고 있다.

SAS에서 그는 아시아 태평양 국가들의 자문/기술 역할을 지원하는 지역 팀을 이끌고 있으며, 학술/공공 행사에 기여하고 있다. 또한, 동시에 성공적인 분석 프로젝트를 삼성, LG, 레노버, 화웨이, 소니 등과 같은 다양한 기업들과 진행하고 있을 뿐만 아니라 정부, 은행 및 통신 부문과 같은 하이테크 프로젝트를 맡고 있다. 

  • SAS는 분석/기계 학습 플랫폼(Forrester, 2019년 3분기)을 선도하는 업체로서 모든 업계의 까다로운 시장 수요를 정기적으로 해결하고 있다.