[AI/머신러닝] 딥러닝 "Deep Learning"에 대한 개요

 

 

안녕하세요.

글로벌 IT Service Leader 주식회사 #다인엔시스의 정지훈 차장 입니다.

 

 

이번 포스팅 에서는 현재 IT업계의 큰 화두가 되고 있는 딥러닝에 대해 알아 보는 시간을 갖도록 하겠습니다.

 

막연히 #딥러닝, #AI를 떠올리면 기계를 통한 학습을 의미하는 것이라고 IT 종사하고 계시는 분들께서는 대략적으로 이해하고 계실 것 같습니다.

 

 

딥 러닝에 대해 조금 더 자세히 알아보면 딥러닝은

훈련(Training)과 추론(Inference) 두 가지로 세분화 됩니다.

 

 

훈련(Training)과 추론(Inference) 이란?

훈련 : 미리 생성된 데이터를 기반으로 하여 데이터 집합을 분석 하고 그 의미를 예측하는 "학습"을 수행 하는 것을 말 합니다.

 

추론 : 훈련을 통하여 새롭게 생성되는 데이터를 기반으로 하여 예측을 수행하는 과정을 말 합니다.

 

훈련(Training)과 추론(Inference)의 차이점

훈련과 추론의 가장 큰 차이점은

 

이미 생성된 데이터를 기반으로 학습을 하는지?

아니면 새로 생성되는 데이터를 기반으로 학습을 하는지 여부가 가장 큰 차이점 이라고 할 수 있습니다.

 

※  딥러닝 추론은 훈련 없이는 발생 할 수가 없으며, 훈련과 추론의 차이점은 전자가 후자의 구성 요소라는 것 입니다.

 

 

딥 러닝을 수행하기 위한 도구(프레임 워크)

이러한 딥 러닝 학습을 하기 위해서는 다양한 도구(프레임워크)가 제공 됩니다.

 

대표적으로, 코딩을 위해서는 #TensorFlow 가 많이 사용 되며, 일부는 #Pytorch를 사용 하기도 합니다.

 

또한, #Caffe, #Python 및 #RESTful API를 포함한 많은 공통 머신 러닝 프레임워크가 존재 합니다. 

 

 

딥러닝 서버 제조 업체

딥러닝 서버는 다양한 서버 제조 업체에서 출시되어 있는 모델이 있으며,

 

대표적으로, #DELL #Inspur  #SUPERMICRO 등 다양한 기업들이 딥러닝 서버를 제공하고 있습니다.

 

 

특히, Inspur(인스퍼) 에서는 딥러닝 서버에 대해 훈련(Training)과 추론(Inference) 으로 구분해서 모델을 출시 하였으며,

하기의 표를 참고 해 보시면 될 것 같습니다.

 

◎ 딥 러닝 훈련(Training) 서버 

 

 

◎ 인스퍼 딥러닝 추론(Inference) 서버

 

 

포스팅을 마치며...

금일은 딥러닝 학습의 개요에 대해 간략하게 알아 보았으며, 다음 포스팅에서는 AI 와 딥러닝 학습에 많이 사용 되는 GPU(그래픽 카드)에 대해서 알아 보는 시간을 갖도록 하겠습니다.

 

감사 합니다.

 

 

 

- AI/딥러닝/GPU서버에 대한 구매 및 문의 사항이 있으시면 하단에 나와 있는 연락처로 연락 부탁 드립니다. -

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정지훈 차장 | 기술&온라인 영업부 | 주식회사 다인엔시스

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