On the journey of
[K-MOOC] 실습으로 배우는 머신러닝 본문
이 글은 2022-2학기 학습공동체 활동의 기록이자 성신여자대학교 김영훈 교수님의 K-mooc 강의 내용입니다.
http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:SSUk+SSMOOC20K+2022_T1/about
ML(Machine Learning)은 기본적으로 입력된 알고리즘을 기반으로, 컴퓨터가 '유용한 패턴'을 찾고 학습하는 것을 의미한다. 그 과정에서 도출되는 유용한 함수를 우리가 사용하는 것이다. 이 과정에서 오차를 최소화하는 방향으로 함수를 도출하고자 한다.
Ex) 강아지와 고양이 구분을 위해, 강아지 사진과 고양이 사진 데이터를 컴퓨터에 입력 - 강아지,고양이 구분 함수 도출 - 추후 다른 이미지를 넣었을 때 ML 모형은 스스로 '이건 고양이야' '이건 강아지야' 처럼 분류.
인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 포괄관계는 아래와 같다. 인공지능이 머신러닝과 딥러닝을 모두 아우르는 관계 :) 이 중에서도 머신러닝에 포함되는 딥러닝은 Nugu, AI비서, OK구글 등 실생활에 많이 적용되고 있다. 또한 이런 결과물을 통해 현실 문제를 많이 해결하고 있기에 , 또한 빅데이터의 시대가 도래했기에(=사용할 수 있는 데이터가 기하급수적으로 증가했기에) AI가 각광받기 시작한 것.
출처 https://blog.naver.com/sarkkun/221973158216
인공지능 그리고 머신러닝과 딥러닝(기계학습/심층학습)
1. 사람이 지능을 써서 할 수 있는 것을 기계가 대신하면 인공지능(artificial intelligence; A.I.) ex)...
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CPU Computing & GPU Computing
CPU는 '중앙처리장치'로 컴퓨터의 기본적인 연산 등을 해주는 장치를 의미한다. GPU는 대용량 데이터 처리에 특화되었다고 보면 된다. 쉽게 말해 CPU Computing은 하나의 덧셈 연산 같은 것들을 한 번에 하나씩 처리하는 개념인 반면 GPU Computing은 CPU보다 훨씬 많은 태스크들을 한 번에 처리하는 개념이다. 당연히 처리량과 더불어 속도도 빠를 수밖에..