반응형 머신러닝3 이미지 인식부터 자율주행까지: 딥러닝의 실전 응용 카메라 한 대와 몇 줄의 코드로, 세상이 보이는 방식이 달라집니다. 실무자가 바로 적용할 수 있는 딥러닝 응용 전략을 한 번에 정리합니다. 안녕하세요, ICT · 보안 · 데이터 분야를 아우르는 실전형 블로그, ICT리더 리치입니다. 오늘은 딥러닝이 이미지 인식에서 시작해 객체 탐지·추적, 나아가 자율주행까지 어떻게 확장되는지, 실무자의 시각으로 정리합니다. “모델을 학습시키는 법”보다 중요한 것은 어떤 데이터와 파이프라인을 갖추고 어떤 프레임워크로 어떤 품질 관리를 할 것인가입니다. 따라서 이 글에선 프로젝트 구조, 데이터 전처리, 성능지표 선택, 경량화·배포 체크리스트까지 현업에서 바로 쓰는 포인트에 집중하겠습니다.📌 바로가기 목차1. 오늘 무엇을 만들고 검증할 것인가 2. 딥러닝이 강한 문제영역과.. 2025. 8. 25. GPU vs TPU: 인공지능 연산의 진짜 강자는? 딥러닝 속도, 학습 효율, 클라우드 활용까지… AI 시대, 과연 진짜 강자는 누구일까요? GPU일까요, TPU일까요?안녕하세요, ICT리더 리치입니다. AI 개발을 하다 보면 한 번쯤 이런 고민 해보셨을 겁니다. “GPU 쓰면 되지 않나?” 혹은 “TPU는 도대체 뭐가 다른 거지?” 저도 처음엔 GPU로만 모델을 돌리다가 TPU를 알게 된 후 생각이 완전히 바뀌었습니다. 오늘은 여러분과 함께 GPU와 TPU의 결정적 차이점, 구글이 만든 연산 특화 칩 TPU의 정체, 그리고 각각의 장단점까지 모두 정리해보려고 합니다. 실무 개발자도, AI에 관심 많은 분도 꼭 알아두어야 할 핵심 정보니까 끝까지 함께해 주세요!📌 바로가기 목차1. GPU란 무엇인가요? 2. TPU란 무엇인가요? 3. GPU와 TPU의 .. 2025. 7. 27. 실시간 OpenAPI 데이터를 머신러닝으로 분석하는 자동화 워크플로우 최근 기업과 공공기관 모두 실시간 데이터를 수집하고, 이를 예측 분석하는 자동화 파이프라인 구축에 큰 관심을 보이고 있습니다. 특히 Python + OpenAPI + 머신러닝 조합은 단순한 스크립트를 넘어서 데이터 기반 의사결정까지 연결할 수 있는 강력한 도구입니다.이 글에서는 실제 사례를 기반으로, OpenAPI를 이용한 데이터 수집부터 pandas 전처리, scikit-learn 기반 모델 학습, 시각화, 자동화까지 엔드 투 엔드 분석 워크플로우를 완성해봅니다.📌 바로가기 목차1. Open API 구조 이해와 선택 2. 파이썬으로 데이터 수집하기 3. pandas로 전처리 및 정제 4. 머신러닝 모델 학습 및 예측 5. 예측 결과 시각화 6. 전체 흐름 자동화하기 7. 자주 묻는 질문 (FAQ) 1.. 2025. 4. 11. 이전 1 다음 반응형
