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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.......
ai 용어 설명 머신러닝 딥러닝 npu 텐서플로우 인공신경망 이해하기
AI 기술이 익숙해졌지만 여전히 모르는 단어가 많다. 솔직히 챗gpt와 LLM 정도만 알지 머신러닝, 딥러닝, npu 같은 단어들이 정확히 무엇을 의미하는지 명확하게 아는 사람은 많지 않다. 본문에서는 이런 ai 용어들의 의미를 쉽게 정리해봤다. 1. 머신러닝 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하는 기술이다. 예를 들면 아이가 수많은 동물 사진을 보면서 개와 고양이를 구분하는 법을 익히는 것과 같다. 최근엔 ai 인형눈붙이기 라고 하는 부업까지 생겨날 정도다. 이런 데이터라벨링도 결국 머신러닝을 위한 학습의 한 형태로 보면 된다. 사람이 일일이 규칙을 프로그래밍하지 않아도 컴퓨터가 패턴을 찾아내고 예측할 수 있게 된다.......
인공신경망 NPU 활용하는 딥러닝 머신러닝 차이
이번 글에서는 인공지능와 관련된 인공신경망 / NPU / 딥러닝 / 머신러닝 개념을 소개하고자 한다. chatGPT 같은 챗봇, Text-to-image 툴인 스테이블 디퓨전, 자율주행 등 특정 목적을 지니고 방대한 데이터에서 특정 패턴을 찾고 복잡한 고차원 문제를 풀기 위해 필요한 기술이라고 이해하면 된다. 1. 딥러닝 (Deep Learning) 후술할 머신러닝의 한 축을 담당하고 있는 기법으로 인공신경망(ANN)을 활용해 깊게 쌓은 모델을 사용해 스스로 추론한다. 데이터의 특성을 사람이 지정해 줄 필요가 복잡한 모델을 학습하고 예측하는 데 효과적이다. 머신러닝에 포함된 다른 기법보다 언어, 이미지 분야에서 더 뛰어난 성능을 자랑한다. 2. 머신러닝 (.......
인텔, 게임 그래픽을 실사화 하는 기술 개발
[기사링크] 인텔, 게임 그래픽을 실사처럼 바꿔주는 AI 기술 공개 인텔(INTEL) 에서 운영하는 연구소인 ISL(Intelligent Systems Lab) 에서 게임 그래픽을 실사화 하는 AI 기술을 공개했습니다. 이는 ISL에서 추진 중인 극사실주의 향상 프로젝트의 일환으로 개발된 것으로, 인공신경망 기술을 이용해 데이터 베이스에 저장된 사진을 실시간으로 입혀 주는 원리로 동작하고 있습니다. 이로 인해 기존의 게임 그래픽의 질감과 색감은 획기적으로 향상되어 마치 실사영화처럼 보이는 효과를 얻을 수 있게 되는 것입니다. 언뜻 보면 단순히 게임 그래픽에 사진을 입혀주는 기술 정도로 치부될 수 있지만 원안의 게임 그래픽과 유사한 사진을 찾아내어 실시간으로 입혀준다는
