[머신러닝 기초] 2일차 #1

🔸날짜🔸

2021.07.28(수)

 

🔸제목🔸

[02] 인공지능, 왜 이제서야?? 빅 데이터와 하드웨어 그리고...

 

🔸내용🔸

인공지능 갑자기 발전하게 된 이유

1. 빅데이터

다루는 데이터의 양이 급속도로 증가하면서 사람이 다룰 수 있는 데이터의 한계가 느껴짐. 
이에 기계의 도움이 필요하게 되었고 때문에 머신러닝이 필요하게 됨. 

 

2005년의 데이터 양 == 130ExaBytes 
2020년의 데이터 양 == 40,900ExaBytes 

[데이터 크기] 
byte < KB < 1MB < 1GB < 1TB < 1PB < 1ExaBytes(1000PB) 

1byte : 한 글자 
1KB : 글씨로 가득 채운 a4 한 장 
1MB : 그런 a4가 500페이지 모인 책 
1GB : 우리 몸 속에 있는 염기서열을 데이터화한 양 
1TB : 한 사람의 일거수일투족을 동영상으로 일주일 간 1080용량으로 찍은 양 
1PB : 아마존에 있는 모든 나무를 잘라 책으로 만들었을 때 그 책들에 들어가는 모든 데이터 
1ExaByte : 1000PB 

 

2. 하드웨어 성능 향상
빅데이터를 다루기 위해 고성능 하드웨어가 필요하게 됨.

이들을 상황에 따라 혼합해서 사용

CPU : 한 번에 처리할 수 있는 속도는 빠르나 적은 양을 처리할 수 있음. (비행기)
GPU : 한 번에 처리할 수 있는 속도는 느리나 많은 양을 처리할 수 있음. (기차)
TPU : 최근에 나온 걸로 GPU보다 성능이 뛰어남. 

3. 클라우드 서비스 보편화
- 데이터를 정리하고 관리, 저장할 수 있게 함.
- 데이터 학습을 위한 알고리즘 제공
- 또한 고성능 컴퓨터 GPU도 사용할 수 있게 제공
- 사용한 만큼만 가격을 지불할 수 있어 효율적

4. 알고리즘의 발전
딥러닝의 알고리즘들일 많이 발전