무한한 가능성이 있는

딥 러닝과 인공 지능

딥 러닝이란, 컴퓨터가 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있는 인공지능 기술

딥 러닝은 사람의 개입이 필요한 기존의 지도 학습(supervised learning)에 보다 능동적인 비지도 학습(unsupervised)이 결합돼 인공신경망(ANN, Artificial Neural Networks)에 기반한 일련의 기계 학습의 집합체로, 컴퓨터에게 사람의 사고 방식을 가르치는 알고리즘이라고 할 수 있습니다. 인간의 뇌가 효과적으로 작동하는 이유는 전기적 자극을 통해 통신하는 많은 수의 신경 세포가 포진하고 있기 때문입니다. 딥 러닝 알고리즘은 이러한 뇌 구조에 착안한 신경망 시뮬레이션을 기반으로 하기 때문에 기존의 그 어떤 알고리즘보다도 인간 뇌의 동작 방식과 유사하게 작동하는 것입니다.

사물 인터넷과 빅데이터 시대를 선도할 기술

이처럼 인간 두뇌의 시뮬레이션을 기반으로 하는 딥 러닝 알고리즘은 지금까지 음성 인식, 자연어 처리, 로봇 자율성과 같은 첨단 기술에 사용됐습니다.

인공 지능에 주로 응용됐던 딥 러닝 알고리즘은 현재 스마트 가전제품, 스마트 자동차, 웨어러블 기술에도 사용되면서 사물 인터넷으로까지 그 영역을 확장되고 있습니다. 사물 인터넷과 각종 모바일 기기에 의해 발생하는, 무한대로 확장되는 빅데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 것은 딥 러닝의 특성 때문입니다.

전통적인 알고리즘의 경우 투입되는 데이터의 양이 많아질수록 속도가 느려지고 결국 작동을 멈추게 됩니다. 하지만 딥 러닝 알고리즘은 시뮬레이션의 크기를 늘릴수록 막대한 양의 데이터를 흡수하는 능력도 좋아지는 초고용량 학습 알고리즘이기 때문에 사물 인터넷과 빅데이터 시대를 선도할 기술로 각광받고 있습니다.

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딥 러닝의 이점

NVIDIA는 딥 러닝 가속화의 선두 주자로서 여러 해에 걸쳐 딥 러닝 소프트웨어, 라이브러리 및 도구를 개발해 왔습니다. 현재의 딥 러닝 솔루션은 거의 NVIDIA GPU 가속 컴퓨팅을 사용해서 이미지, 필기 및 음성 인식과 같은 까다로운 일을 교육하고 실행 시간을 단축합니다. NVIDIA GPU를 이용한 딥 러닝 시스템에는 다음과 같은 이점이 있습니다.

DNN 및 훈련 성과 가속화

NVIDIA GPU는 병렬 작업 부하의 처리에 뛰어나며 네트워크 속도를 10~20배 가속화하여 수많은 데이터 훈련의 반복 처리에 걸리는 시간을 몇 주에서 몇 일로 대폭 줄여 줍니다. 실제로, GPU는 3년 사이에 심층 신경망의 학습 속도를 50배로 높이며 무어의 법칙을 크게 웃도는 결과를 낳았고, 앞으로 몇 년 사이에 다시 12배 더 빨라질 예정입니다.

신속한 AI 애플리케이션 개발

인공 지능(AI) 혁신이 맹렬한 속도로 질주하고 있습니다. 지금의 컴퓨터는 스스로 학습하고 생각을 할 수 있는 단계까지 왔으며. 이로 인해 로봇, 의료, 자율 주행 차량 분야에서 환상적인 기회가 열리고 있습니다. 딥 러닝 애플리케이션을 설계하고 개발하시면 이러한 놀라운 기회를 만나보실 수 있습니다.

미르헨지에서 추천하는 NVIDIA 딥 러닝 솔루션

자신만의 시스템을 제작하고 싶거나, 간단하게 설치해 사용하고 싶다면, NVIDIA가 해답입니다. 딥 러닝을 위해 설계된NVIDIA의 GPU는 데스크톱, 노트북, 서버, 전 세계의 슈퍼 컴퓨터를 비롯해 아마존, IBM, 마이크로소프트 사의 클라우드 서비스에서까지 구동이 가능합니다. NVIDIA의 소프트웨어 기술과 딥 러닝 분야의 전문성은 당신의 트레이닝, 개발 업무 등을 포함한 워크 플로우가 매끄럽게 진행되도록 지원해 줄 것입니다.

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