mrs-taehee 님의 블로그

AI 모델 최적화의 필요성 – 왜 모델 경량화가 중요한가?AI 모델이 점점 더 복잡해지면서 연산량이 급격히 증가하고 있습니다. 이러한 고성능 모델은 뛰어난 예측력을 제공하지만, 동시에 많은 컴퓨팅 자원과 메모리를 필요로 합니다. 특히 모바일 기기나 임베디드 시스템에서는 이러한 모델을 직접 실행하기 어려운 경우가 많습니다. 따라서 AI 모델을 최적화하여 성능을 유지하면서도 연산량과 메모리 사용량을 줄이는 것이 필수적입니다. 최적화된 모델은 배터리 소모를 줄이고, 처리 속도를 높이며, 클라우드 연산 비용도 절감할 수 있습니다. AI 모델 경량화 기술 – 양자화, 프루닝, 지식 증류AI 모델을 경량화하는 대표적인 기술로는 양자화(Quantization), 프루닝(Pruning), 지식 증류(Knowledge ..

멀티모달 AI란?   텍스트, 이미지, 음성을 동시에 이해하는 AI멀티모달 AI(Multimodal AI)는 서로 다른 유형의 데이터를 동시에 처리하고 이해하는 인공지능 기술입니다. 기존의 AI 모델은 텍스트, 이미지, 음성 등의 개별적인 데이터를 다루는 데 초점을 맞췄지만, 멀티모달 AI는 이들 데이터를 결합하여 더욱 풍부한 정보를 학습할 수 있습니다. 예를 들어, 인간이 책을 읽으면서 이미지와 텍스트를 동시에 이해하는 것처럼, AI도 여러 형태의 데이터를 결합하여 보다 정교한 분석과 예측을 수행할 수 있습니다. 최근에는 OpenAI의 CLIP, Google DeepMind의 Flamingo와 같은 혁신적인 모델이 등장하면서 멀티모달 AI의 가능성이 크게 확장되고 있습니다. 대표적인 멀티모달 AI 모델..

1. AI 모델 배포의 중요성딥러닝 모델을 개발하는 것만큼 중요한 것이 배포 및 운영입니다. 대부분의 AI 모델은 학습 단계에서 강력한 서버 환경을 필요로 하지만, 최종 사용자에게 제공될 때는 모바일, 웹, 엣지 디바이스 등 다양한 환경에서 실행되어야 합니다. 따라서 모델을 배포할 때는 경량화 및 최적화가 필수적입니다.AI 모델을 배포하는 주요 방법으로는 TensorFlow Lite(TFLite), PyTorch Mobile, ONNX(Open Neural Network Exchange) 등이 있습니다. 이 글에서는 AI 모델을 모바일 및 엣지 디바이스에 배포하는 방법과 각 프레임워크의 특징과 비교에 대해 알아보겠습니다. 2. AI 모델을 모바일 및 엣지 디바이스에 배포하는 방법딥러닝 모델을 배포하는 방..

1. 전이 학습(Transfer Learning)이란?전이 학습(Transfer Learning)은 기존에 학습된 모델의 지식을 새로운 문제에 적용하는 머신러닝 기법입니다. 일반적으로 대량의 데이터로 사전 학습된 모델을 활용하여, 상대적으로 적은 데이터로도 높은 성능을 낼 수 있도록 합니다. 이는 학습 시간을 단축하고 데이터 요구량을 줄이는 데 중요한 역할을 합니다. 특히 이미지 인식, 자연어 처리(NLP), 음성 인식 등의 다양한 분야에서 활용됩니다.전이 학습은 기존 모델이 다른 데이터셋에서 학습한 특징을 재사용하기 때문에, 처음부터 모델을 학습시키는 것보다 훨씬 적은 데이터와 계산 비용으로도 뛰어난 성능을 얻을 수 있습니다. 또한, 전이 학습은 다양한 응용 분야에서 높은 정확도를 보이며, 데이터가 부..