이번에는 신경망 아키텍처 검색(Neural Architecture Search, NAS)의 개념과 작동 원리를 설명하며 NAS에 대한 이해할 수 있도록 간단하게 정리하려 합니다. 신경망 아키텍처 검색(NAS)에 대한 이해NAS는 신경망 모델의 아키텍처(구조)를 자동으로 설계하는 과정입니다. 전통적으로는 사람이 직접 신경망의 층 수, 각 층의 노드 수, 활성화 함수 등의 구성을 결정했습니다. 그러나 NAS는 이러한 과정을 자동화하여 최적의 모델을 찾아줍니다.    신경망 아키텍처 검색(Neural Architecture Search, NAS) 신경망 아키텍처 검색(NAS)이 왜 중요한지에 대해 좀 더 쉽게 이해할 수 있도록 설명해 보겠습니다. NAS는 AI와 딥러닝 분야에서 다음과 같은 이유로 매우 중요한..

반도체는 최근 수년 동안 지속적으로 매우 높은 관심 분야입니다. 인공지능 기술 등 첨단 기술의 발전에 반드시 필요한 부품으로 어쩌면 지구상에서 화석연료와 거의 대등할 정도가 아닌가 싶은데요, 어쩌면 조만간 앞 설 가능성도 있고요, 이렇게 높은 관심이 받는 반도체를 크게 2가지로 나누는데요, 이번 글에서 반도체를 나누는 기준과 각각의 특징에 대해 상세하게 살펴보도록 하겠습니다. 메모리 반도체와 비메모리 반도체 우리가 매일 사용하는 스마트폰, 컴퓨터, 자동차 등 거의 모든 전자기기의 핵심에는 '반도체'가 있습니다. 반도체란 전기를 통과시키는 능력이 도체와 부도체의 중간 정도인 물질을 말합니다. 이 특성을 이용해 전기 신호를 제어하고 정보를 처리할 수 있어, 현대 전자기기의 '두뇌' 역할을 합니다.  반도체는..

이제 챗GPT를 비롯하여 여러 생성형 AI는 우리의 일상에 많은 영향을 미치고 있는 것 같습니다. 점점 더 똑똑해지고 있는 이러한 생성형 AI, 하지만 여전히 이들의 할루시네이션 문제는 조심해야 할 문제로 여겨지고 있습니다. 생성형 AI 할루시네이션(Hallucination) 문제생성형 AI는 인간처럼 창의적으로 글을 작성하거나 이미지를 생성하는 인공지능 기술을 의미합니다. 하지만 이 기술은 종종 사실이 아닌 정보를 생성하는 문제를 겪는데, 이를 할루시네이션 문제라고 합니다. 생성형 AI의 할루시네이션 문제는 사용자에게 잘못된 정보를 제공할 수 있어 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 할루시네이션할루시네이션은 사실이 아닌 정보를 사실처럼 인식하거나 생성하는 현상을 의미합니다. 최근 급속하게 발전하는 생성형..

머신러닝과 딥러닝 프레임워크 소개** 머신러닝과 딥러닝을 공부하거나 프로젝트를 진행할 때, 프레임워크 선택은 고민되는 부분 중 하나일 것입니다. 두 가지 대표적인 프레임워크로 텐서플로우와 PyTorch가 있습니다. 이 둘은 각기 다른 장점과 특성을 가지고 있어, 어떤 경우에 어떤 프레임워크를 사용하는 것이 더 적합한지 알아보겠습니다. 텐서플로우와 파이토치 (Tensorflow vs PyTorch)  프레임워크의 기본 개념텐서플로우: 구글이 만든 오픈소스 소프트웨어로, 주로 딥러닝과 머신러닝 모델을 만들고 훈련하는 데 사용됩니다. 텐서플로우는 대규모 데이터를 처리할 수 있는 강력한 기능을 제공하며, 구글의 여러 제품에서 사용되고 있습니다.PyTorch: 페이스북이 만든 오픈소스 소프트웨어로, 연구와 개발에..

이번 글에서부터는 주가 예측을 위한 방법론을 정리해 보려 합니다. 머신러닝의 시계열 알고리즘 등을 활용하여 주가를 예측하려는 시도는 이미 여러 가지가 있으나, 엔트로피를 이용하여 주가 예측하는 방법에 대해서는 오래전에는 있었던 것 같으나 최근 업데이트된 모델이나 발전된 사항이 무엇인지 차근차근 체크해 보며 정리해 보겠습니다. 주가 예측과 엔트로피주가 예측은 금융 시장에서 가장 중요한 이슈 중 하나인데요, 정확한 예측은 투자 전략의 성공을 좌우할 수 있으며, 이는 곧 금융 이익의 극대화로 이어집니다. 그러나 주가 예측은 본질적으로 매우 어려운 작업입니다. 이는 시장의 복잡성과 불확실성, 수많은 변수들 때문입니다. 이와 관련하여 엔트로피라는 개념이 새로운 예측 방법으로 주목받고 있습니다.엔트로피는 물리학과 ..

딥러닝의 발전 과정을 이해하고, 딥러닝 모델이 어떻게 작동하는지를 설명하며 딥러닝에 대한 전반적인 내용을 정리해 보려 합니다. 신경망의 기본 개념과 학습 과정, 활성화 함수 및 손실 함수 등 딥러닝의 핵심 요소가 무엇인지 살펴보며 딥러닝 기술의 중요성과 활용에 대해 생각해 보는 시간이 되었으면 합니다. 딥러닝과 인공지능 발전   딥러닝의 역사딥러닝의 역사는 인공지능의 발전과 함께 시작되었습니다. 1950년대, 인공지능이라는 개념이 처음 등장했을 때, 연구자들은 컴퓨터가 인간처럼 사고하고 학습할 수 있는 방법을 모색하기 시작했습니다. 초기의 인공지능 시스템은 규칙 기반(rule-based) 접근 방식을 사용했으며, 이는 미리 정해진 규칙과 로직에 따라 작동하는 방식이었습니다. 그러나 이러한 방법은 복잡한 ..

이 글은 공간 컴퓨팅 기술의 정의, 현재 기술 수준, 활용 사례, 미래 전망 등을 종합적으로 설명하여 독자들에게 공간 컴퓨팅에 대해 살펴보겠습니다. 공간 컴퓨팅이 다양한 산업 분야에 혁신을 가져올 수 있는지 검토하며, 향후 발전 가능성에 대한 기대할 수 있는지 살펴보겠습니다.  공간 컴퓨팅 공간 컴퓨팅은 현실 세계의 공간과 디지털 정보를 융합하여 상호작용하는 새로운 컴퓨팅 패러다임을 말합니다. 기존의 2D 화면을 통한 컴퓨팅과 달리, 공간 컴퓨팅은 3D 공간에서 이루어지며, 사용자가 컴퓨터나 모바일 기기가 아닌 현실 공간과 직접 상호작용할 수 있습니다.이를 통해 우리는 디지털 정보를 현실 세계에 자연스럽게 투영하고, 실제 객체와 가상 객체를 함께 다룰 수 있게 됩니다. 예를 들어, 회의실에서 AR 글라스..

메타버스와 디지털 트윈은 둘 다 현실과 가상의 연결을 추구한다는 점에서 유사성을 가지지만, 그 기술적 기반과 접근 방식에는 본질적인 차이가 있습니다. 이번 글에서는 두 기술의 중요한 차이점을 분석하여, 각 기술의 고유한 특성과 적합한 응용 분야를 정리해 보겠습니다.  메타버스와 디지털 트윈의 기술적 차이메타버스와 디지털 트윈은 최근 기술 혁신의 중심에 있는 두 가지 개념입니다. 메타버스는 가상 현실(VR)과 증강 현실(AR)을 결합하여 사용자들에게 몰입형 경험을 제공하는 반면, 디지털 트윈은 물리적 객체나 시스템의 디지털 복제를 통해 데이터를 분석하고 시뮬레이션하는 기술입니다. 이 두 기술은 서로 다른 목적과 응용 분야를 가지고 있지만, 기술적으로 모두 중요한 부분을 차지하고 있습니다.1) 데이터의 본질..

빅데이터 분석 기술은 현대 비즈니스와 기술 환경에서 매우 중요한 역할을 합니다. 빅데이터 분석 기술을 습득하고 활용하는 것은 많은 새로운 기회를 창출할 수 있으며, 다양한 산업 분야에서 큰 가치를 제공합니다. 빅데이터 분석 기술의 주요 요소와 이를 활용하는 방법에 대해 정리해 보겠습니다. 1. 빅데이터 분석의 주요 요소데이터 수집: 빅데이터 분석의 첫 단계는 데이터 수집입니다. 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 분석할 수 있는 형태로 정리합니다. 웹 스크래핑, IoT 장치, 로그 파일, 소셜 미디어, 데이터베이스 등에서 데이터를 수집할 수 있습니다.데이터 저장: 수집된 데이터를 저장하는 과정입니다. Hadoop, Apache Spark, NoSQL 데이터베이스(MongoDB, Cassandra 등)와 같..

인터넷 기술은 지속적으로 진화를 거듭해 왔으며, 이제 새로운 분산화되고 투명한 온라인 상호작용의 시대가 시작되는 상황입니다. 웹 3.0 또는 "탈중앙화 웹(Decentralized Web)"으로 알려진 이 개념은 우리가 인터넷과 상호작용하는 방식을 근본적으로 변화시킬 것으로 기대되고 있습니다. 이번 글에서는 웹 3.0의 핵심 특징, 장점 및 함의를 자세히 살펴보겠습니다.  웹 3.0웹 3.0은 블록체인 기술을 기반으로 안전하고 투명하며 분산된 온라인 상호작용을 가능케 하는 탈중앙화된 인터넷입니다. 기존의 클라이언트-서버 아키텍처에서 사용자가 중앙 집중식 서버와 상호작용하는 것과 달리, 웹 3.0에서는 사용자가 분산 네트워크와 상호작용을 하게 됩니다.  주요 특징분산화(Decentralization): 웹..