머신러닝 vs 딥러닝, 그리고 NPU 인공신경망 한 번에 정리
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머신러닝 vs 딥러닝, 그리고 NPU 인공신경망 한 번에 정리
머신러닝 vs 딥러닝, 그리고 NPU 인공신경망 한 번에 정리 요즘 IT 기기 스펙표를 보면 CPU, GPU 옆에 꼭 붙어 있는 단어가 있죠. 바로 NPU예요. 스마트폰이든 노트북이든 AI 성능을 강조하는 시대다 보니, 자연스럽게 머신러닝과 딥러닝 이야기도 따라옵니다. 그런데 막상 개념을 물어보면 헷갈려 하시는 분들이 꽤 많더라고요. 저도 처음 공부할 때는 다 비슷해 보였거든요. 그래서 오늘은 개념 차이부터, 왜 NPU가 중요해졌는지까지 핵심만 깔끔하게 정리해 보겠습니다. 목차 머신러닝과 딥러닝의 구조적 차이 연산 구조와 데이터 요구량 비교 NPU는 왜 따로 필요할까 온디바이스 AI 시대의 의미 머신러닝과 딥러닝의 구조적 차이 머신러닝과.......
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데이터사이언스와 빅데이터분석, 뭐가 다른지 물어보면 명확하게 설명할 수 있는 사람이 생각보다 많지 않습니다. 그냥 비슷한 말 아닌가? 하시는 분들도 많은데요. 근데 막상 직무를 알아면 이게 꽤 다른 이야기라는 걸 알게 됩니다. 채용 공고에 쓰인 직함도 다르고, 요구하는 기술 스택도 다르고, 실무에서 하는 일도 달라요. 데이터사이언스를 배우고 싶은 분들 중에 실제로 자신이 원하는 게 데이터사이언스인지, 빅데이터분석인지, 아니면 데이터분석인지 구분을 못 하는 경우가 꽤 있습니다. 방향을 잘못 잡으면 6개월 공부하고 나서 엉뚱한 포지션에 지원하게 될수도 있어요. 이번 포스팅에서는 데이터사이언스와 빅데이터분석의 뜻과 차.......

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