AI 인사이트 | 머신러닝의 실제 응용

엣지 AI는 데이터가 생성되는 현장에서 직접 AI 처리를 수행하는 기술로, 클라우드 의존성을 줄이고 실시간 응답성과 프라이버시 보호를 강화할 수 있는 강력한 기술로 주목받고 있습니다. 스마트폰, 스마트 스피커, 자율주행차, 웨어러블 디바이스 등 일상생활에서 접할 수 있는 다양한 기기들이 점점 더 많은 데이터를 생성하며, 그 데이터를 실시간으로 분석하고 즉각적인 피드백을 제공하는 것이 중요해졌습니다. 전통적인 클라우드 기반 AI 모델은 모든 데이터를 중앙 서버로 전송해 처리하는 방식이었으나, 데이터 전송 지연이나 네트워크 연결 문제, 대규모 데이터 이동으로 인한 비용 증가, 프라이버시 이슈 등으로 한계가 있었습니다. 엣지 AI는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술로, IoT 기기와 모바일 디바이스와 ..

경량 신경망은 모바일 기기와 같은 자원이 제한된 환경에서도 AI 모델을 효율적으로 실행할 수 있도록 설계된 중요한 기술입니다. 그러나 이러한 경량화 모델을 처음부터 훈련하는 것은 여전히 많은 시간과 자원을 요구할 수 있습니다. 이를 해결하기 위한 여러 기법들이 제안되었는데, 대표적으로 전이 학습(Transfer Learning), 양자화(Quantization), 지식 증류(Knowledge Distillation) 등이 있습니다. 이 글에서는 이러한 기법들이 어떻게 경량 신경망의 훈련 시간을 단축시키고, 성능을 최적화하는지 자세히 살펴보겠습니다.  1. 전이 학습(Transfer Learning): 이미 학습된 모델의 활용전이 학습의 원리전이 학습은 사전에 대규모 데이터셋으로 훈련된 모델의 지식을 새로..

스마트폰, 웨어러블 기기, IoT 센서 등 모바일 디바이스가 우리 일상에 깊숙이 자리 잡으면서, 이들 기기에서 AI를 구현하려는 수요가 급증하고 있습니다. 그러나 이러한 기기는 컴퓨팅 성능, 메모리, 배터리 등에서 제약이 큽니다. 특히 기존의 복잡한 신경망 모델은 모바일 디바이스의 자원으로 실행하기 어렵습니다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 경량화된 인공신경망입니다. 경량화 신경망은 모델 크기와 연산량을 줄이면서도 성능을 최대한 유지하는 방법입니다. 이 글에서는 경량화된 인공신경망을 구현하는 다양한 최적화 기법과 대표적인 아키텍처를 소개하고, 그 실제 응용 사례를 살펴보겠습니다. 경량화된 인공신경망의 필요성: 자원 제한을 극복하기 위한 필수 기술경량화된 신경망이 필요한 이유는 다음과 같습니다..