[질문] 머신러닝 기술이 수집하는 대량의 데이터로 인해 사생활 침해 가능성이 높아질수도 있어 보입니다. 예를들면, 스마트스피커의 상시 대기 상태로 인해 상시 침해를 받을 수 있는 프라이버시 로깅(privacy logging) 환경 생성 및 이용자의 사적대화나 검색 내용을 도용하는 음성 무단 점거(voice squatting) 가능성이 높아질 수 있는데, 이에 대한 Kore.ai의 대비책은 무엇이 있는지요?
[질문] VM과 컨데어너의 가장 큰 차이점은 GUEST os의 유무인데 이 GUEST OS가 무겁고 이에 대한 화환성에 문제가 있어서 인것으로 생각되는데 컨테이너가 수만개 만들어서 그것은 관리하기가 어려운데 컨데이터의 구성요소를 좀 더 늘리고 그 수를 줄여서 관리를 좀 더 쉽게 할 수 있는 방안은 없는지요?
[질문] 머신러닝 기술이 수집하는 대량의 데이터로 인해 사생활 침해 가능성이 높아질수도 있어 보입니다.
예를들면, 스마트스피커의 상시 대기 상태로 인해 상시 침해를 받을 수 있는 프라이버시 로깅(privacy logging) 환경 생성 및 이용자의 사적대화나 검색 내용을 도용하는 음성 무단 점거(voice squatting) 가능성이 높아질 수 있는데, 이에 대한 Kore.ai의 대비책은 무엇이 있는지요?