분류 전체보기52 AI 모델의 경량화 기술: 프루닝과 퀸타이제이션 기법 비교 AI 모델의 성능을 유지하면서도 계산량과 메모리 사용량을 줄이기 위한 경량화 기술이 중요해지고 있습니다 이 칼럼에서는 대표적인 모델 경량화 기법인 프루닝(Pruning)과 퀀타이제이션(Quantization)의 원리와 차이점을 비교하고 이를 실무에서 활용하는 방법을 자세히 소개합니다 1. AI 모델 경량화의 필요성딥러닝 모델은 높은 연산량과 방대한 파라미터 수로 인해 실시간 처리와 저전력 장치에서의 운용이 어려울 수 있습니다 이에 따라 경량화 기술이 연구되고 있고 특히 프루닝과 퀀타이제이션이 대표적인 방법으로 주목받고 있습니다경량화의 이점연산 속도 향상: 계산량 감소로 인해 추론 속도가 빨라짐저전력 소비: 배터리 기반 기기에서의 효율성 증가메모리 절약: 저장 공간을 줄여 경량 디바이스에서도 실행 가능배.. 2025. 2. 25. 지식 그래프(Knowledge Graph)와 AI: 의미론적 학습의 핵심 방법 지식 그래프(Knowledge Graph)는 개념과 개체 간의 관계를 구조화하여 AI가 의미를 이해하도록 도와줍니다 이 칼럼에서는 지식 그래프의 개념, 구축 방법, AI와의 결합 방식, 그리고 다양한 응용 사례를 자세히 소개합니다 1. 지식 그래프란 무엇인가?지식 그래프(Knowledge Grapg, KG)는 정보를 구조화하여 개체(Entity)와 개념(Concept) 간의 관계(Relation)를 나타내는 네트워크 기반의 데이터 표현 방식입니다 검색 엔진, 자연어 처리(NLP), 추천 시스템 등에서 AI가 보다 의미론적인 부석을 수행하도록 지원합니다지식 그래프의 기본 구성 요소개체(Entity): 사람, 장소, 사물과 같은 개별적인 항목(예: 앨버트 아인슈타인, 파리)관계(Relation): 개체 간.. 2025. 2. 24. 강화학습 기반 자율주행 AI: 정책 최적화 기법 탐구 강화학습(RL)은 자율주행 AI에서 최적의 정책을 학습하는 핵심 기법입니다 이 칼럼에서는 정책 최적화 방법, 대표적인 알고리즘, 적용 사례, 그리고 한계와 해결 방안을 자세히 소개합니다 1. 자율주행 AI와 강화학습 개요자율주행기술은 기계가 주변 환경을 인식하여 최적의 행동을 결정하여 스스로 주행하는 AI 기술입니다 이를 위해 강화학습(Reinforcement Learning, RL)이 적극적으로 활용됩니다 RL은 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 기법으로 자율주행 AI가 복잡한 도로 환경에서도 최적의 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다강화학습의 기본 개념강화학습은 다음과 같은 요소로 구성됩니다에이전트(Agent): 주행 결정을 내리는 AI 모델환경(Environment): 도로, 신호등, 보행자 등.. 2025. 2. 24. AI의 윤리적 학습: 알고리즘 편향을 줄이는 방법 AI 알고리즘의 편향(Bias)은 데이터의 불균형과 설계 과정에서 발생하고 이는 공정성과 신뢰성을 저하시킬 수 있습니다 이 칼럼에서는 AI 편향의 원인과 문제점을 분석하여 이를 줄이는 다양한 방법을 자세히 소개합니다 1. AI 알고리즘 편향이란?AI 시스템은 인간이 제공한 데이터를 학습하여 동작하는데 이 과정에서 데이터의 불균형이나 설계 오류로 인해 특정 그룹이나 결과를 편향적으로 처리할 가능성이 있습니다 이러한 AI 편향은 예측 모델의 신뢰성을 저하시킬 뿐만 아니라 공정성과 윤리적 문제를 초래할 수 있습니다AI 편향의 주요 유형AI 편향은 다양한 형태로 나타날 수 있고 대표적으로 다음과 같은 유형이 있습니다표본 편향(Sampling Bias): 학습 데이터가 특정 그룹에 집중되어 있을 때 발생하는 편.. 2025. 2. 24. 대규모 AI 모델의 학습 방법: 병렬 처리와 데이터 효율성 대규모 AI 모델은 막대한 연산량과 데이터를 필요로 하고 이를 효과적으로 학습하기 위해 병렬 처리 기술과 데이터 효율성 전략이 필수적입니다 이 칼럼에서는 대규모 AI 모델 학습을 위한 주요 방법을 자세히 소개합니다 1. 대규모 AI 모델 학습의 도전 과제AI 모델의 크기가 커질수록 연산량과 학습 데이터 요구가 기하급수적으로 증가합니다 따라서 효율적인 학습을 위해서 병렬 처리 및 데이터 최적화 기법이 필요합니다 연산 요구량 증가대규모 AI 모델은 수십억 개 이상의 매개변수를 포함하며 이를 학습하는 데 엄청난 계산량이 요구됩니다 따라서 전통적인 단일 GPU나 CPU 기반 학습 방식은 한계를 갖습니다데이터 사용의 효율성 문제대규모 데이터셋을 사용하지만, 중복되거나 불필요한 데이터가 많을 수 있습니다 따라서 .. 2025. 2. 24. Zero-shot Learning과 Few-shot Learning의 원리와 응용 Zero-shot Learning(ZSL)과 Few-shot Learning(FSL)은 소량의 데이터 또는 사전학습된 지식을 활용하여 모델이 새로운 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술입니다 이 칼럼에서는 두 개념의 원리와 대표적인 응용 사례를 자세히 소개합니다 1. 개요: 데이터가 부족한 상황에서 학습하는 AI딥러닝 모델은 일반적으로 대량의 데이터를 필요로 합니다 하지만 모든 분야에서 방대한 데이터를 확보하는 것이 가능하지 않습니다 이를 해결하기 위해 Zero-shot Learning(ZSL)과 Few-shot Learning(FSL) 이 등장했습니다이 두 가지 접근 방식은 학습 데이터가 부족한 상황에서도 AI 모델이 일반화할 수 있도록 돕습니다 특히 자연어(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 의료 AI .. 2025. 2. 24. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 다음
