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머신러닝2

1. AI 시대에 HBM(고대역폭 메모리)가 필수인 이유 1. 데이터 폭증과 병렬 처리 AI 애플리케이션은 대량의 데이터를 처리해야 하며, 딥 러닝 모델과 같은 복잡한 작업은 많은 연산을 병렬적으로 수행합니다. HBM 메모리는 뛰어난 대역폭과 저지연 특성을 가지고 있어, 이러한 대량 데이터와 병렬 처리 요구를 효율적으로 충족시킬 수 있습니다. 1. CPU & GPU 중앙 처리 장치(Central Processing Unit, CPU)와 그래픽 처리 장치(Graphics Processing Unit, GPU)는 현대 컴퓨터 시스템에서 중요한 역할을 하는 두 가지 핵심 컴포넌트입니다. CPU는 범용적인 작업 처리에 특화되어 있으며, GPU는 주로 병렬적인 그래픽 작업을 처리하는 데 사용됩니다. 2. 기능 및 용도 - CPU CPU는 컴퓨터의 브레인으로서, 다양한 .. 2023. 8. 13.
머신러닝 vs 딥러닝 이해하기 쉬운 차이점 인공지능 분야에서 주목받고 있는 머신러닝과 딥러닝은 혼동되기 쉬운 개념입니다. 이번 블로그에서는 머신러닝과 딥러닝의 핵심적인 차이점을 전문적인 관점에서 자세히 알아보고, 각각의 특징과 응용 분야에 대해 살펴보겠습니다. 1. 머신러닝 머신러닝은 기계에게 데이터를 학습시키고 패턴과 통계적 규칙을 이용하여 예측, 분류, 판단 등의 작업을 수행하는 방법론입니다. 데이터 기반의 모델 학습을 통해 문제를 해결하는 것으로, 사람이 명시적으로 프로그래밍하지 않고 기계 스스로가 학습하고 예측합니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 학습 알고리즘을 사용하며, 분류, 회귀, 군집화, 차원 축소 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 머신러닝은 상대적으로 작은 데이터셋에서도 잘 동작하며, 학습한 결과를 해석하.. 2023. 6. 10.
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