[AI] ABC - AI 모델, Big Data, Computing Resource

 ABC - AI 모델 

기본 전제 : has enough data

 

데이터의 종류에 따라서

1) Label된 Data가 제공되는 경우 → 지도 학습 모델

예) 분류, 회귀, etc

     categorical한가?

     Y → classification (분류)

     N → regression (회귀)

 

2) Label된 Data가 제공되지 않는 경우 → 비지도 학습 모델

예) 군집화(clustering): 몇몇 그룹으로 대표하는Group 추출, 추천 system, etc

 

 

AI 모델의 결과에 따라서

1) 결과가 범주적(categorical)인가? → 분류 모델

예) 얼굴 인식, 물체 분류, etc

 

2) 결과가 수치적(numerical)인가? → 회귀 모델

예) 집의 면적이 주어졌을 때 그 집의 가격은?

 

요즘은 trend가 바뀌어서 has enought data 👉 good data로 바뀌었다!

  기본 전제 : good data  

 

 

MLP(Multi-Layer Perception)

---

 ABC - Big Data 

 

 

 

 

 

 

---

 

 ABC - Computing Resource 

 CPU ()  (~2010년대 초)

 

 

 

 

GPU Graphic Processing Unit (2010년대 초~)

우리가 쓰는 pc는 나오는 출력이 그냥 GRB data이다.

이를 모니터가 받아들일 수 있는 형태로 변환해주는 부품이 처음에 나온

비디오 카드(VGA 카드, 비디오 엑셀러레이션 어댑터)이다.

 

 

(1980년대) Video card, VGA

컴퓨터(IBM PC)의 출력을 모니터로 전송하는 부품으로 시작

모니터 해상도가 높아짐에  따라 출력해야 하는 영상의 양이 많아져, 자체적으로 메모리와 연산 장치를 갖추고 CPU 계산량을 감소시키는 그런 부품이 필요하게 되었다.

당시 실리콘 그래픽스와 같은 아주 고가의 그래픽 전용 워크스테이션들이 있었다. 이것들에 적용되던 부품들을 일반 PC에 적용하기 시작.

인공지능 슈퍼 기업 엔비디아도 GPU를 출시하기 시작

GPU는 병렬 연산이 가능! 쉐이더 같은 GPU 프로그래밍 기법이 발전

 

 

 

(1990년대 ~ 2000년대) 게임의 시대

 

NPU (2010년대 후반~)