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Sloth는 컴퓨터 비전 연구를 위해 이미지와 비디오 데이터에 라벨을 붙이는 도구이다. Python으로 작성되었으며, 사각형, 점, 다각형 등 표준 형태의 라벨을 지원한다. 각 라벨은 키-값 쌍으로 구성되며 'class' 키가 필수이다. 2011년에 처음 공개되었고, cvhciKIT 그룹이 개발하였다. 2013년 v1.0이 릴리스되었으며, 2020년까지 유지보수되었다.

전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE)은 인공지능 모델을 여러 개의 전문화된 하위 네트워크(전문가)로 나누고, 게이팅 네트워크가 입력에 따라 적절한 전문가를 선택적으로 활성화하여 작업을 수행하는 머신러닝 접근 방식이다. 이 구조는 전체 신경망을 항상 사용하는 밀집 모델과 달리 계산 효율성을 높이면서도 모델의 용량을 크게 확장할 수 있어, GPT-4나 Mixtral 8x7B…

딥마인드(DeepMind Technologies Limited)는 알파벳의 자회사이자 영국의 인공지능(AI) 연구 개발 회사이다. 2010년 데미스 허사비스, 셰인 레그, 무스타파 술레이만이 런던에서 공동 창업하였으며, 초기 사명은 '딥마인드 테크놀로지'였다. 머신러닝과 신경과학을 기반으로 스스로 학습하는 범용 학습 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 한다. 2014년 구글이 약 4억 달러에…

Create ML은 애플(Apple)이 제공하는 머신러닝 모델 학습 도구이자 프레임워크이다. 전문적인 머신러닝 지식이 부족한 개발자도 Mac에서 이미지, 텍스트, 오디오, 표 데이터 등을 활용해 사용자 정의 모델을 학습시킬 수 있도록 설계되었다. 학습된 모델은 Core ML 포맷으로 생성되어 iOS, macOS, visionOS 등 애플 플랫폼 앱에 통합된다.

애플 뉴럴 엔진(Apple Neural Engine, ANE)은 애플이 자체 설계한 시스템 온 칩(SoC)에 포함된 인공지능 전용 가속기이다. 2017년 A11 바이오닉 칩에 처음 도입된 이후, 아이폰과 아이패드, 맥 등 애플 기기에서 안면 인식, 이미지 분석, 음성 인식 등 복잡한 머신러닝 작업을 효율적으로 처리하는 핵심 역할을 수행한다. 기기 내부에서 직접 연산을 수행하는 온디바이스 A…

Core ML은 Apple이 개발한 머신러닝 프레임워크로, iOS, macOS, watchOS, tvOS 앱에 머신러닝 모델을 통합하는 기능을 제공한다. 모든 모델에 대해 통합된 표현 방식을 사용하며, 사용자 데이터를 외부 서버로 전송하지 않고 기기 자체에서 예측 및 학습을 수행하는 온디바이스(On-device) 처리를 특징으로 한다.

그래픽 처리 장치(Graphics Processing Unit, GPU)는 디지털 이미지 처리를 가속하고 컴퓨터 그래픽을 효율적으로 구현하기 위해 설계된 특수 전자 회로이다. 대규모 데이터셋에 대해 동일한 수학적 연산을 동시에 수행하는 병렬 처리 능력이 뛰어나며, 현대에는 그래픽 렌더링뿐만 아니라 인공지능(AI) 및 머신러닝 분야의 핵심 연산 장치로 활용된다.

애플 뉴럴 엔진(Apple Neural Engine, ANE)은 애플이 설계한 신경망 처리 장치(NPU)로, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 작업을 가속화하기 위해 개발된 전용 하드웨어이다. 2017년 A11 바이오닉(A11 Bionic) 칩에 처음 도입된 이후 아이폰, 아이패드, 맥 등 애플의 주요 기기에 탑재되고 있다. ANE는 컨볼루션(Convolution) 및 행렬 곱셈과 같은…

CoreML은 애플(Apple)이 개발한 머신러닝 프레임워크로, 개발자가 학습된 머신러닝 모델을 앱에 통합할 수 있도록 지원한다. 모든 모델에 대해 통합된 표현 방식을 제공하며, 사용자 데이터를 활용한 예측, 학습, 미세 조정(Fine-tuning) 작업을 모두 사용자의 기기 내에서 직접 수행하는 온디바이스(On-device) 방식을 취한다.

어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)은 인공 신경망이 입력 데이터의 특정 부분에 우선순위를 부여하여 처리하는 머신러닝 기법이다. 인간이 시각적 정보 중 중요한 세부 사항에 선택적으로 주의를 기울이는 방식에서 영감을 얻었으며, 입력 시퀀스의 각 요소가 출력에 미치는 상대적 중요도를 계산하여 가중치를 할당한다. 2014년 기계 번역 분야에서 처음 도입된 이후, 트랜스포머(Tra…

범용인공지능(Artificial General Intelligence, AGI)은 인공지능(AI) 시스템이 모든 작업에서 인간의 인지 능력을 능가하거나 그와 동등한 수준을 발휘할 수 있다는 가설에 기반한 머신러닝 개발의 한 단계이다. 이는 인간의 지능을 기계나 소프트웨어에 인공적으로 복제하는 것을 근본적인 목표로 삼는다. 특정 분야의 문제만을 해결하는 좁은 의미의 인공지능과 달리, 다양한…

일반적인 HPC 솔루션은 다음 세 가지 구성 요소로 이루어진다. 컴퓨팅: 클러스터를 구성하는 각 컴퓨터를 노드라고 부르며, CPU와 GPU를 포함한다. GPU는 엄청난 양의 데이터를 병렬로 처리하도록 설계된 특수 칩으로, HPC와 머신러닝 연산의 기본 자원으로 자리 잡았다. 네트워크: 노드 간 고속 통신을 위한 네트워크 인프라이다. 스토리지: 대규모 데이터를 빠르게 읽고 쓸 수 있는 고속…