여행을 떠나며 우리는 수많은 사진을 찍습니다. 그런데 이 사진들 속에는 단순한 이미지 이상의 정보가 담겨 있다는 사실, 알고 계셨나요? 바로 EXIF 데이터입니다. 이 데이터를 활용하면 우리가 방문한 장소와 시간을 추적하고, 더 나아가 주변의 멋진 관광지나 맛집까지 추천받을 수 있습니다. * 사전 지식 요건 : flask, python, Maps JavaScript API 에서 google map 에 접근 할 … 계속 읽기 “내가 찍은 사진, 어디서 촬영했을까?Google 지도에서 확인하는 법”
인공지능(AI)과 고사양 게임을 가능하게 하는 핵심 장치 중 하나가 바로 **그래픽 카드(GPU, Graphics Processing Unit)**입니다. GPU는 단순한 이미지 처리 장치를 넘어 초당 수십조 개의 연산을 수행하는 병렬 연산의 강력한 엔진으로 발전해 왔습니다. 특히 AI 모델을 학습하고 실행할 때 **VRAM(비디오 메모리)**의 크기가 중요한 역할을 합니다. 그렇다면 왜 VRAM이 AI 학습에 필수적일까요? 1. VRAM이 필요한 이유 1) … 계속 읽기 “AI 학습을 위한 VRAM의 중요성과 RTX 5090의 최신 동향”
간단히 말해, CUDA 코어는 NVIDIA의 GPU(그래픽카드)에 내장된 연산 유닛입니다. 이것이 바로 GPU가 게임 그래픽부터 딥러닝까지 복잡한 계산을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 이유죠. CPU가 한 번에 몇 가지 작업을 순차적으로 처리하는 “책임감 있는 팀장”이라면, CUDA 코어는 수천 명의 “다재다능한 팀원”들입니다. 수천 개의 코어가 병렬로 작동하며, 데이터를 나눠 처리하고 연산 속도를 크게 끌어올립니다. 이 때문에 CUDA … 계속 읽기 “CUDA 코어 알아가기”
LM이 학습을 통해 쌓은 언어 능력은 실제로 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며, 각 분야에 상당한 변화를 일으키고 있습니다. 이러한 언어 모델은 텍스트 이해와 생성 능력을 바탕으로 대화형 AI와 자동 번역부터 시작해, 전문적인 영역인 의료, 법률, 금융 등에서의 지원 기능을 수행하며 실생활의 다양한 부분에서 중요한 역할을 맡고 있습니다. . 언어 이해와 생성 – 대화형 AI와 자동 번역 … 계속 읽기 “LLM의 실제 활용 분야 – 인공지능이 변화시키는 현실”
넷플릭스 구독료, 혼자 내기엔 부담스럽죠? GoingBus를 이용하면 한 개의 계정을 여러 명이 나눠 써서 구독료를 크게 아낄 수 있습니다. 가입 방법부터 요금 비교, 할인쿠폰, 자주 묻는 질문까지 정리했습니다. 본 글은 2026년 10월 기준으로 작성되었으며, 요금은 변동될 수 있으니 결제 전 공식 사이트에서 확인하세요. GoingBus란? GoingBus는 넷플릭스 계정을 여러 명이 공유하여 사용할 수 있는 플랫폼입니다. 비용을 … 계속 읽기 “고잉버스 할인쿠폰! Goingbus 로 netflix 탑승 하자!”
Deep Learning 은 인간의 뇌에서 영감을 받은 인공 신경망을 사용하여 컴퓨터가 학습하는 머신 러닝 의 방법 중 하나로, 음악을 만들거나,우리가 오렌지와 사과를 보고 각각 다른 과일이라고 인식할 수 있는 것 처럼 컴퓨터가 사진이나 사물을 보고 이해할 수 있거나 언어를 이해하는 방법을 학습 하는 것이라고 정의할 수 있습니다.’Deep’ 이라는 단어는 신경망에 여러 층(레이어)을 쌓아 깊게 만든다는 의미입니다. 이러한 깊은 네트워크를 통해 컴퓨터는 복잡한 문제를 해결하는 데 필요한 패턴이나 관계를 스스로 찾아낼 수 있습니다. 딥러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
코딩은 우리의 일상 생활과 산업에 깊숙이 뿌리를 내리고 있습니다. 인공지능 기술의 발전으로 chatGPT, Ai 로봇, Vr, 사물인식, 자율주행 자동차 등 혁신적인 기술들이 등장하고 있으며, 다양한 영역에서 기술 제품들은 모두 프로그램에 의해 작동되고 있습니다. 더욱더 발전될 다가오는 미래를 대비하고 우리가 이러한 기술들을 활용하기 위해서는 코딩을 이해하고 활용할 수 있는 능력이 필요합니다.
머신러닝 알고리즘은 데이터에서 패턴을 찾아내어 예측을 하거나 분류하는 등의 문제를 해결합니다. 지도학습은 레이블이 있는 데이터 셋을 통해 알고리즘으로 데이터를 구별하는 판별식을 만든 후 새로운 데이터가 어떠한 결과를 출력하는지 알아내는 학습 모델 입니다. 즉, 지도학습은 과거의 데이터를 학습해서 결과를 예측하는 방법 입니다. ‘지도학습’ 에 해당되는 세 가지 머신러닝 알고리즘 – KNN(K-Nearest Neighbors), 서포트 벡터 머신(Support Vector … 계속 읽기 “KNN, 서포트 벡터 머신, 의사결정 트리”
MNIST는 ‘Modified National Institute of Standards and Technology’의 약자로, 미국의 표준 기술 연구소에서 생성된 원래의 NIST 데이터셋을 수정하여 만들었습니다. 이 데이터셋은 손으로 쓴 숫자들의 이미지를 포함하고 있습니다. 이 데이터셋은 기계 학습 분야의 연구에 널리 사용되며, 특히 이미지 처리를 위한 벤치마크로 사용됩니다.
Iris 데이터셋은 통계학과 머신러닝에서 자주 사용되는 데이터셋 중 하나입니다. 이 데이터셋은 붓꽃(Iris)의 품종을 분류하기 위한 데이터셋으로, 총 세 가지 품종(Setosa, Versicolor, Virginica)의 정보가 각각 50개씩 총 150개의 샘플로 구성되어 있습니다.