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MLX vs PyTorch 성능 벤치마크: Apple Silicon에서 MLX와 PyTorch 프레임워크의 성능을 비교하는 벤치마크를 제공합니다. https://github.com/jaysys/mlx_pytorch_benchmark.git 실행 환경 하드웨어: Apple Silicon (M3) 운영 체제: macOS Python 버전: 3.11 의존성 패키지: mlx>=0.0.7 numpy>=1.24.0 torch>=2.0.0 logging>=0.5.1.2 프로젝트 구조 . ├── main.py # 벤치마크 스크립트 ├── requirements.txt # 프로젝트 의존성 ├── .gitignore # Git 무시 규칙 └── README.md # … 더 읽기
CNN (컨볼루션 신경망) 이해를 위한 파이썬 예제 (MNIST 손글씨 숫자 분류) CNN(Convolutional Neural Network, 컨볼루션 신경망)은 이미지 인식, 객체 탐지 등 컴퓨터 비전 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝 모델입니다. 이미지의 공간적 특징(spatial features)을 효과적으로 학습하는 데 특화되어 있습니다. 가장 대표적이고 이해하기 쉬운 예제 중 하나는 MNIST 손글씨 숫자 데이터셋을 분류하는 것입니다. MNIST 데이터셋은 0부터 9까지의 … 더 읽기
머신러닝 프로젝트의 생명주기는 머신러닝 워크플로우 즉, 데이터를 준비하고 모델을 개발하며 성능을 평가하고 배포하는 전체 과정입니다. 워크플로우를 단계별로 정리하면 다음과 같으며, 이 모든 단계는 반복적이며, 새 데이터를 수집하거나 성능 개선이 필요할 때 다시 돌아가 진행합니다. 1. 문제 정의 (Define the Problem) 목적: 해결하고자 하는 문제를 명확히 정의하고 목표를 설정합니다. 예: 고객 이탈 예측, 이미지 분류, 매출 … 더 읽기
오늘 구글AI 제미나이를 전격 발표했습니다. 구글 제미나이란? Gemini는 구글에서 개발한 새로운 AI 모델입니다. 제미나이 Ultra, Pro, Nano 모델 등으로 구분합니다. 발표 블로그 간략히 간추려봤습니다. 순다 피차이, 구글 CEO 구글은 AI First 기업으로의 도약을 선포한 후 8년이 지난 현재, AI의 발전 속도는 계속 가속화되고 있다. 수백만 명의 이용자들은 구글 제품에서 생성형 AI를 통해 이전에는 불가능했던 작업을 … 더 읽기
쉽게 풀어본 인공지능 키워드 10가지를 뽑아보고 쉽게 풀어봤습니다. 인공지능 키워드 기초상식 인공지능이란? 입력이 있을때 출력이 있는 계산기 딥러닝은 무엇인가? 인공지능에서 사용하는 매우 복잡한 계산기중 하나 지도학습은 무엇인가? 문제를 주고(입력) 답을 주고(출력) 문제를 풀게 한다. 강화학습은 무엇인가? 먼저 답을 주지 않고 여러 문제를 풀게 한뒤에 문제에 대한 답을 알려주고, 다음 풀게 할 때는 더 높은 점수를 … 더 읽기