머신러닝4 엔비디아가 하이닉스 HBM을 선택한 이유 HBM(High Bandwidth Memory)은 고성능 메모리 기술로, 높은 대역폭과 저전력 소모를 제공하여 고성능 컴퓨팅, AI, 머신러닝 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 엔비디아는 차세대 GPU의 성능을 극대화하고 미래 기술 발전을 위해 HBM을 선택했습니다. 하이닉스와의 협력은 엔비디아의 시장 경쟁력을 강화하고, HBM의 장점을 최대한 활용하는 데 기여합니다. HBM의 미래 전망은 밝으며, 계속해서 기술 진보와 시장 수요에 맞춰 혁신할 것입니다.HBM이란?엔비디아와 하이닉스의 협력 배경HBM의 기술적 장점엔비디아의 전략적 선택미래 전망HBM이란?HBM (High Bandwidth Memory)은 고대역폭 메모리로, 일반적인 DRAM에 비해 더 빠른 속도와 높은 대역폭을 제공합니다. HB.. 2024. 5. 29. 데이터 과학자가 되는 방법: 필수 스킬과 학습 가이드 데이터 과학자는 현대 사회에서 가장 중요한 직업 중 하나입니다. 이 글에서는 데이터 과학자가 되기 위한 필수적인 스킬과 학습 가이드를 소개합니다. 전문가가 되기 위한 경로와 실질적인 스킬 개발 방법에 대해 알아보세요. 목차 데이터 과학이란 무엇인가? 필수적인 스킬 학습 경로 결론 데이터 과학이란 무엇인가? 데이터 과학은 많은 양의 데이터를 수집, 분석, 해석하여 정보를 추출하고, 이를 기반으로 의사결정을 지원하는 과학입니다. 이는 통계학, 컴퓨터 과학, 정보 과학, 그리고 기계 학습 등 여러 학문 분야가 복합적으로 결합된 영역입니다. 필수적인 스킬 데이터 과학자가 되기 위해서는 다음의 스킬이 필수적입니다: 프로그래밍 능력 Python과 R은 데이터 과학 분야에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다... 2023. 5. 13. 코딩부터 데이터 사이언스까지: 파이썬 기초 학습 가이드 파이썬은 초보자부터 전문가까지 모든 이에게 친숙한 프로그래밍 언어입니다. 이 글에서는 파이썬의 기본적인 개념과 사용법에 대해 알아보고, 파이썬을 활용한 데이터 사이언스에 대해 간략히 살펴보겠습니다. 파이썬 기초 파이썬은 간결하고 읽기 쉬운 문법으로 유명합니다. 이는 프로그래밍 초보자가 이해하기 쉽고, 코드 작성도 효율적입니다. 변수와 자료형 파이썬에서는 다양한 종류의 데이터를 처리할 수 있습니다. 숫자, 문자열, 리스트, 튜플, 딕셔너리 등 다양한 자료형을 지원합니다. 제어문과 함수 파이썬에서는 if, for, while 등의 제어문과 함수를 통해 로직을 구성합니다. 이들을 잘 활용하면 복잡한 프로그램도 작성할 수 있습니다. 파이썬과 데이터 사이언스 파이썬은 데이터 사이언스 분야에서도 널리 사용됩니다. .. 2023. 5. 13. GPT 글쓰기에 대한 이해를 높이자 글쓰기는 다양한 분야에서 필수적인 기술이며, 인공지능 기술의 발전으로 글쓰기에도 새로운 변화가 일어나고 있다. 이에 대해 GPT 글쓰기에 대한 이해를 높여보고자 한다. GPT는 (Generative Pretrained Transformer), OpenAI의 딥러닝 언어모델이다. 이 모델은 대규모의 텍스트 데이터를 학습하고, 그 학습된 내용을 기반으로 문장 생성, 기계번역, 감정분석 등의 자연어 처리 태스크를 수행할 수 있다. 최근 인공지능 기술의 발전으로 GPT는 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 글쓰기에도 큰 도움을 주고 있다. 특히, GPT-3는 이전의 GPT 모델들과는 다르게 대규모 데이터를 기반으로 학습된 모델로, 인간과 거의 구분이 안 되는 수준의 문장 생성 능력을 보여주고 있다. GPT-3을 .. 2023. 3. 30. 이전 1 다음