머신러닝5 작은 공간에 큰 아이디어 구현하기: 머신 러닝 모델 압축 소개: 사람처럼 무언가를 배울 수 있는 로봇은 학습과 의사결정을 돕는 머신러닝 모델이라는 큰 두뇌를 가지고 있습니다. 하지만 이러한 모델은 예전에는 매우 크고 공간을 많이 차지했습니다. 이제 과학자들은 똑똑하면서도 훨씬 더 작게 만들 수 있는 영리한 방법을 찾아냈습니다. 1. 중요하지 않은 물건 정리하기: 큰 장난감 상자에 많은 장난감이 가득 들어 있다고 상상해 보세요. 어떤 장난감은 당신에게 더 중요한 반면, 어떤 장난감은 별로 신경 쓰지 않아요. 과학자들은 로봇의 두뇌를 작게 만드는 특별한 비결인 "정리"라는 기술을 가지고 있습니다. 로봇은 뇌에 있는 각 정보를 살펴보고 중요한지 아닌지를 결정합니다. 중요하지 않은 정보는 버립니다. 이렇게 하면 로봇의 두뇌가 작아지지만 여전히 잘 작동합니다. 2. 숫.. 2023. 7. 13. 딥러닝과 저작권: 복잡한 법적 환경 기술이 빠른 속도로 발전함에 따라 대규모 딥러닝 모델을 학습하는 데 사용되는 저작권 소유자의 데이터를 둘러싼 법적 문제가 점점 더 복잡해지고 있습니다. 딥러닝은 여러 분야에서 새로운 차원의 혁신과 발전을 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 지적 재산의 소유권, 접근 및 공정한 사용에 대한 중요한 문제를 제기하기도 합니다. 딥러닝 모델 학습을 위해 저작권이 있는 자료를 사용하는 것이 저작권법 위반에 해당하는지 여부가 근본적인 문제입니다. 한편에서는 이러한 방식으로 저작권이 있는 자료를 사용하는 것은 혁신적이기 때문에 공정 사용으로 간주해야 한다고 주장합니다. 다른 사람들은 저작권이 있는 자료를 허가나 보상 없이 사용하는 것은 저작권자의 저작물 복제, 배포, 전시 배타적 권리를 침해하는 것이라고 주장합.. 2023. 4. 9. 지식 증류: 큰 지식으로 더 작은 신경망을 훈련하는 방법 I. 큰 지식으로 더 작은 신경망을 훈련하는 방법 지식 증류는 크고 복잡한 신경망을 더 작고 단순한 신경망으로 압축하기 위해 인공 지능과 머신 러닝에서 사용되는 학습 기법입니다. 이 기법은 이미 학습된 '교사' 신경망에 포함된 지식과 인사이트를 더 작은 '학생' 신경망으로 옮기는 것을 포함합니다. 학생 네트워크는 주어진 데이터 세트에 대한 교사 네트워크의 출력을 모방하는 동시에 자체적인 자가 학습 프로세스를 통합하여 교사 네트워크에서 학습합니다. 지식 증류의 가장 큰 장점은 정확도를 떨어뜨리지 않으면서도 더 작고 효율적인 신경망을 만들 수 있다는 것입니다. 이는 모바일 디바이스나 IoT 센서와 같이 고속 처리 또는 저전력 소비가 필요한 애플리케이션에 특히 중요합니다. 지식 증류는 추론에 필요한 매개변수와.. 2023. 3. 28. 투자 전략의 혁명: 퀀트 기법의 발전과 금융 엔지니어의 역할 I. 소개 퀀트 투자 기법의 정의: 퀀트 투자 기법이란 수학적, 통계적 모델을 사용하여 분석하고 투자 결정을 내리는 것을 말합니다. 이는 금융 및 경제 데이터를 체계적으로 수집하고 분석하여 패턴, 추세, 관계를 파악하여 통찰력을 얻고 투자 전략을 수립하는 데 사용할 수 있습니다. 퀀트 투자 기법 사용의 장점: 1. 객관적이고 체계적인 접근: 정량적 기법은 데이터 기반 분석에 의존하므로 투자 결정에서 개인적인 편견과 감정의 영향을 배제할 수 있습니다. 2. 효율성과 속도: 정량적 기법은 단기간에 많은 양의 데이터를 처리하고 분석할 수 있어 투자자가 정보에 입각한 의사결정을 빠르게 내릴 수 있습니다. 3. 정확성 향상: 정량적 기법은 기존 방법으로는 발견하기 어려운 패턴과 관계를 식별하여 보다 정확한 예측과.. 2023. 3. 5. 이전 1 2 다음
