AI 반도체의 필요성, GPU·NPU·TPU의 구조적 특성(Systolic Array·SIMT·MAC Unit)과 활용 분야를 비교 해설합니다.
노드·엣지로 구성된 그래프 데이터를 학습하는 GNN의 개념, 메시지 패싱 메커니즘, GCN·GAT·GraphSAGE 주요 모델, 소셜네트워크·추천시스템·신약개발 활용 사례를 해설합니다.
차원 축소(Dimensionality Reduction)는 고차원의 데이터를 저차원의 공간으로 변환하는 기법입니다. 이는 데이터의 중요한 정보를 최대한 유지하면서 불필요한 정보(노이즈)를 제거하고, 계산 효율성을…
1. XAI(설명 가능한 인공지능)란? XAI(eXplainable AI, 설명 가능한 인공지능)는 인공지능 모델이 내린 결과와 의사결정 과정을 사람이 이해할 수 있도록 설명할…
Scikit-learn은 파이썬에서 머신러닝을 위한 대표적인 라이브러리로, 다양한 머신러닝 알고리즘을 간편하게 활용할 수 있도록 지원합니다. 1. 특징 간편한 사용: 직관적인 API…
NumPy 라이브러리 개요 NumPy (Numerical Python)는 파이썬에서 행렬이나 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리하는 등 강력한 수치 계산을 지원하는 파이썬 라이브러리입니다.…