AI와 전기, 환경 오염

AI와 전기 2024년 1월부터 현재까지, AI 트렌드를 조사할 일이 많아 국내외의 사례를 찾아보곤 한다. 특히나 ChatGPT와 같이 생성형 AI가 언급되면서 산업 전반의 생산력을 증대시키는 긍정적 시너지에 관한 내용이 줄기차게 쏟아지나, 한 구석에서는 이런 생성형 AI와 머신러닝 기술을 동작시키기 위한 '전력 소비'와 관련된 문제가 점점 더 부각되고 있었다. AI 모델, 특히 대규모 모델은 훈련과 운영 과정에서 엄청난 양의 전력을 소비한다. 예를 들어, 언어 모델 GPT-3은 수천 개의 GPU를 몇 주 동안 사용하고 이는 연간 약 1,287MWh의 전력을 소비하는 것으로 추정된다. 이는 미국 가정의 약 1,000가구가 1년 동안 사용하는 전력과 맞먹는 양이다. 이러한 전력 소비는 환경적 영향뿐만 아니..

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• · 2024. 4. 13.
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[02] 케라스와 선형회귀(2), 선형회귀에 대한 수학적 탐색

개인학습 기록용 포스팅입니다 AI하려면 수학을 해야해요 맞아요 미적분 특히요 그쵸  #선형 회귀에 대하여(1) 문제를 정의하고 가정하기다리 개수에 따른 속도'에 대한 케이스를 데이터셋으로 나타내보자다리수속도23036248751266158 (2) 직관적으로 계산해보기다리의 개수가 많을수록 속도도 빨라지는 선형적인 모습을 띄게되는 데이터다. 따라서 수식은 아래와 같다 (3) 가설을 세우기, 단순 선형 회귀 가설위의 함수를 토대로 기계에게 전달할 함수를 아래로 표시하자. (4) 단순 선형 회귀 가설이때, 이 선이 중구난방으로 그어질 수 있는 문제가 있다따라서 이를 해결하기 위해 오차 비용을 계산하게된다 (5) i에 대한 비용을 계산하기쉽게말해 오차인 건데, 표로 표현하면 대충 이런느낌이다 23456실제값(y)..

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• · 2021. 5. 13.
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[01] 케라스와 선형회귀(1), Keras 라이브러리 이용하기

개인학습 기록용 포스팅입니다    #필요한 작업환경- Anaconda, TensorFlow, keras, VScode #Keras의 Sequential()(1) 프로그램 흐름문제를 가정하고 정의 > 데이터 셋을 생성 (2) 데이터 셋 생성하기feat. numpy, pandas  // numpy: 벡터생산/연산, pandas :txt,csv활용- 모델 생성:  model =Sequential()- 모델 구성하기 > 학습과정 설정    > 모델 학습시키기 > 모델 평가하기    > 모델 예측하기- model. add()   > model.compile() > model.fit()         > model.evaluate() > model.predict()  # VScode에서 keras 라이브러리를 만져..

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• · 2021. 5. 11.
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[딥러닝/PYTHON] AI 용어, 데이터셋 용어

개인학습 기록용입니다    [LECTURE] 1-1. 케라스 소개와 머신러닝 : edwith- eomwww.edwith.org유투브 클론코딩과 동시에 진행할 내 프로젝트. 일단 AI 딥러닝 독학하기로 했다뭐가 좋을진 모르겠어서 무료로 공개된 부산대학교 육동철 교수님의 딥러닝 강의를 수강하기로 했다  #머신러닝 : 입력들을 결합하여 이전에 본 적 없는 데이터를 통해 예측과 분류를 함 (1). 지도학습: 입력, 정답ex)분류하고 예측4살짜리 조카 한 명 데려와서 고양이와 개와 루돌프와 햄스터를 가르쳐준다고 생각하자처음엔 사람말을 못하고, 전신에 털이있고, 네 발로 다니는 건 동물이라 가르쳐 줄거다 (2). 비지도 학습: 입력ex) 이미지, 자연어처리처럼 어떻게 구성할지 분석그래 이미지를 분류하고 자연어도 인..

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• · 2021. 5. 11.
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