머신러닝3 HBM: 고성능 컴퓨팅을 위한 혁신적인 반도체 기술 데이터 처리 속도가 핵심인 현대 사회에서 컴퓨팅 성능은 더욱 중요해지고 있습니다. 인공지능, 머신러닝, 고성능 컴퓨팅 등 첨단 분야에서는 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리해야 하며, 기존 메모리 기술로는 한계에 직면했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 혁신적인 반도체 기술이 바로 HBM(High Bandwidth Memory)입니다. 1. HBM이란 무엇일까요? HBM은 기존 2D 메모리 구조와 달리 여러 개의 DRAM 칩을 수직으로 쌓아 3D 구조로 구성된 고성능 메모리 기술입니다. 이는 칩 간 데이터 전송 거리를 줄이고 신호 전송 속도를 획기적으로 향상시켜 처리 속도를 크게 높여줍니다. 마치 층층이 쌓인 고층 빌딩처럼 여러 칩이 서로 연결되어 데이터 처리 속도를 극대화한다고 생각하면 됩니다... 2024. 4. 21. 데이터 과학의 다양한 활용 분야 1. 금융 업계의 데이터 과학 활용 사례 부정행위 탐지: 신용카드, 회계 보험 등과 관련된 부정행위를 효과적으로 감지하고 예방하는 데 활용됩니다. 고객 데이터 관리: 대량의 데이터를 수집, 분석, 저장하여 새로운 수익 기회를 창출하고 고객에 대해 더 많이 파악할 수 있습니다. 투자은행을 위한 리스크 모델링: 기업의 가치 평가와 투자 목적을 위해 리스크 모델링이 중요합니다. 2. 통신업계의 데이터 과학 활용 사례 부정행위 탐지: 불법 접근시도, 인증, 절도 등을 효과적으로 감지하고 예방합니다. 고객 세분화: 고객 가치 세분화, 행동 세분화, 생애 주기 세분화 등을 통해 타겟팅을 개선합니다. 고객 이탈 방지: 이탈 위험이 있는 고객을 미리 선별하여 대응합니다. 3. 데이터 과학의 미래 전망 빅데이터의 증가와.. 2024. 3. 30. 인공 지능의 원리: 미래 기술의 핵심 인공 지능(AI)은 오늘날 가장 혁신적인 기술 중 하나로, 우리의 일상생활과 산업에 깊은 영향을 미치고 있습니다. 이 글에서는 인공 지능의 기본 원리를 탐구하고, 이 기술이 어떻게 다양한 분야에서 응용되고 있는지 살펴보겠습니다. 인공 지능의 이해 인공 지능은 기계가 인간과 같은 지능적인 행동을 할 수 있도록 하는 기술입니다. 이는 데이터 분석, 패턴 인식, 학습 능력 등을 포함하며, 이를 통해 기계가 스스로 문제를 해결하고 결정을 내릴 수 있습니다. 핵심 기술: 머신러닝과 딥러닝 인공 지능의 핵심은 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)입니다. 머신러닝은 데이터로부터 학습하여 예측과 결정을 내리는 알고리즘을 말하며, 딥러닝은 인간의 뇌를 모방한 신경망을 사용하여 보다 복잡한 문제를 해결합니다. 인공 지능의 응용.. 2024. 3. 21. 이전 1 다음