다트머스 회의2 7번째 이야기 - 차원의 저주, 비전형적인 데이터, 강 인공지능 ● 경마장을 질주하는 훌륭한 경주마는 상당한 고가입니다. 우승 가능성이 있는 훌륭한 말을 볼 수 있는 눈을 가진 전문가나 팀이 존재합니다. 대체 훌륭한 경주마를 선택하는 데 있어 결정적인 특성(Feature)은 무엇일까요? 또 그 특성은 대체 어떻게 알아내는 것일까요? 경마를 위해 공개되는 두 살 난 말의 경우 공개된 1,000마리 중 고작 5마리 정도만이 우승을 한다고 합니다. 그렇다면 나머지 말들은 어떻게 도는 것일까요? ● 세스 스티븐스 다비도위츠(2018)에 따르면 3분의 1은 경주를 하기에는 느린 말로 판명된다고 합니다. 다른 3분의 1은 달릴 대의 엄청난 압력으로 인해 부상을 입고, 나머지 3분의 1은 바틀비 증후군 증상을 일으킨다 합니다. 즉, 정신차리고 보니 "내가 왜 달려야 하지? 달리고.. 2022. 9. 4. 2번째 이야기 - GPU, 일렉스넷, 엔비디아(NVIDIA) ● GPU에 관한 이야기 ● 2012년 이미지 인식 대회에서 압도적 무공을 보여준 AI모델은 '알렉스넷'이었습니다. 그런데 왜 알렉스가 붙었을까요? 알렉스 넷은 제프리 힌튼 교수,, 실험실 제자인 일리야수츠케버,, 알렉스 크리체프스키로 이루어진 슈퍼비전팀의 작품이었습니다. 하지만 알렉스 넷이라 이름붙여진것만 봐도 핵심 성능의 개선은 알렉스 크리체프스키의 기여가 가장 컸다고 할 수 있습니다. ● 알렉스넷 이후로 딥러닝에 GPU를 본격적으로 사용하기 시작합니다. 알렉스가 그걸 써서 재미를 본걸 사람들이 따라 하기 시작한 거죠.. 알렉스가 사용했던 모델은 NVIDIA GTX 580 3GB였습니다. 볼츠만 머신을 만든 제프리 힌튼 교수는 알렉스가 GPU를 사용한다고 하자, 왜 알고리즘으로 풀려하지 않고, 하드웨.. 2022. 9. 4. 이전 1 다음
