바쁘다는 핑계로 글을 올릴 여유가 없네요

그래도 소식은 전해야죠

요즘은 인공지능머신이 학습하기전의 수집,가공데이타를 만드는 일들을 하고 있습니다.

내용들에 대해서 좀더 정리가 되어야 구체적으로 소개를 드릴수있겠죠?

한가지 확실한건 인공지능은 그냥 알아서 하는 녀석이 아닙니다.

수많은 데이타와 패턴에 대한 인식이 이루어져야 그이후 데이타를 기반으로

새로운 데이타에 대한 패턴을 판단하는 기준으로 삼는다는거죠

그러나 그것마자도 데이타를 저장해야 가능합니다.

결국 엄청난 연산을 필요로 합니다.

그래서 인공지능은 컴퓨터의 성능에 영향이 밀접할수밖에 없죠

GPU와 같은 많은 연산과 메모리를 좋게 할수록 빠르다는것이 특징입니다.

성능많 좋은게 아니라 그것을 인식시키기위한 사전데이타가 더 많이 필요하다는게 현실적인 접근법이라고 보시면됩니다.

다시말해

학습패턴에 대한 정리와

그학습을 위한 데이타 수집, 학습형태로의 패턴 가공, 그이후 인식, 그리고 다시 검증

이런 과정을 거치는게 기본적인 흐름이라고 보시면됩니다.

인공지능이 대세인 요즘

무작정 막연한 기술이 아니라 일반적으로 사용되던기술을 그냥 확장한것 이라고 보시면됩니다.

다음번에 내용이 좀 정리되면 또 공유해볼께요

코로나, 감기  둘다 조심하세요~