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기초지식/Ai6

팔란티어(Palantir), 데이터로 전쟁을 예측하는 AI 기업 팔란티어(Palantir), 데이터로 전쟁을 예측하는 AI 기업“데이터는 곧 권력이다.” 이 말을 현실로 만든 기업이 있다면, 바로 미국의 팔란티어(Palantir Technologies)일 것이다. 팔란티어는 일반 소비자들에게는 낯설 수 있지만, 미국 정부, 정보기관, 국방부, 그리고 글로벌 대기업들이 가장 신뢰하는 AI 분석 회사 중 하나다.🔍 팔란티어는 어떤 회사인가?팔란티어는 2003년 설립된 미국 기업으로, 본사는 현재 콜로라도에 위치한다. 창립자는 피터 틸(Peter Thiel). 그는 페이팔 공동 창업자이자 실리콘밸리 대표 투자자이기도 하다.팔란티어는 단순히 “데이터 분석을 잘하는 회사”가 아니다. 이 회사의 기술력은 국가 안보, 사이버 전쟁, 테러 방지, 산업 최적화 등 고위험 고정밀 의.. 2025. 6. 7.
AI 모델 최적화 기법 – 양자화·프루닝·압축의 세계 AI 모델 최적화 기법 – 양자화·프루닝·압축의 세계AI 모델은 점점 커지고 있습니다. GPT-4는 수천억 개의 파라미터를 가지고 있고, 새로운 비전 모델이나 음성 생성 모델도 수십 GB의 용량을 요구합니다. 이런 ‘거대한 모델’은 서버에서는 가능하겠지만, 모바일, 임베디드, 엣지 디바이스에서는 불가능에 가깝죠. 그래서 필요한 것이 바로 AI 모델 최적화 기법입니다. 이 글에서는 현업에서도 쓰이고 있는 핵심 기술인 양자화, 프루닝, 지식 증류, 구조 리디자인을 모두 다뤄봅니다.1️⃣ 왜 최적화가 필요한가?AI 모델을 최적화하는 목적은 명확합니다.속도 개선: 추론(Inference)을 더 빠르게모바일/엣지 실행: 메모리 적은 장치에서도 실행전력 절감: GPU 없이도 돌릴 수 있는 에너지 효율예를 들어, 스.. 2025. 5. 30.
AI를 움직이는 힘 – GPU vs NPU vs TPU, 무엇이 다를까? AI를 움직이는 힘 – GPU vs NPU vs TPU, 무엇이 다를까?인공지능이 작동하려면 ‘두뇌’ 역할을 하는 모델뿐 아니라, 그것을 실행시켜줄 **연산 장치(Compute Unit)**가 필요합니다. 그리고 이 역할을 담당하는 것이 바로 GPU, NPU, TPU 같은 AI 전용 칩입니다. 이번 시리즈 4편에서는 이 3가지 칩셋의 역할, 구조, 차이점에 대해 알아보겠습니다.1️⃣ GPU (Graphics Processing Unit) – AI 시대의 주역원래는 3D 그래픽을 빠르게 처리하기 위한 장치였지만, **병렬 연산에 특화된 구조** 덕분에 AI 연산에서도 핵심 역할을 하게 되었습니다. 대표적으로 NVIDIA의 GPU는 딥러닝 학습과 추론 모두에서 주력으로 사용됩니다.장점: 범용성, 강력한 병렬.. 2025. 5. 30.
AI는 어떻게 추론할까? – Inference의 원리 AI는 어떻게 추론할까? – Inference의 원리이전 편에서 AI가 데이터를 통해 학습하는 과정을 알아봤다면, 이제는 **"학습한 모델이 실제로 어떻게 결과를 내는가"**, 즉 **추론(Inference)**의 원리에 대해 이야기해보려 합니다. 인공지능 서비스의 대부분은 실시간으로 이루어지는 이 ‘추론’ 덕분에 작동하고 있죠. 예를 들어 챗GPT에서 질문을 입력하면, 바로 답변이 나오는 것도 바로 이 과정입니다. 🔍 추론(Inference)이란 무엇인가?추론은 쉽게 말해, **학습이 완료된 AI 모델을 실제로 사용하는 과정**입니다. AI는 학습 때 수많은 데이터를 기반으로 내부 구조(신경망, 파라미터 등)를 만들고, 추론 때는 이 구조를 활용해 새로운 입력에 대한 결과를 예측합니다. 이때는 학습.. 2025. 5. 30.
AI는 어떻게 학습할까? – Training의 원리 AI는 어떻게 학습할까? – Training의 원리AI는 처음부터 똑똑하지 않습니다. 인간처럼 배우고 성장합니다. 그것도 엄청난 양의 데이터를 먹고(!) 훈련을 반복하며 성장하죠. 이번 시리즈 2편에서는 인공지능이 데이터를 통해 어떻게 학습하고, 점점 똑똑해지는지를 쉽게 설명해드립니다.1. AI에게 '학습'이란?AI 학습은 입력과 정답(레이블)을 제공한 후, 그 차이를 줄이도록 모델을 조정하는 과정입니다. 예를 들어 “이 사진은 고양이야”라는 정답과 함께 이미지를 주면, AI는 고양이의 특징을 학습합니다. 이런 데이터가 수만, 수백만 개 제공되면서 AI는 ‘고양이다운 것’을 점점 잘 구분하게 됩니다.2. 손실 함수(Loss Function) – 틀린 정도를 측정하다AI가 예측한 결과와 실제 정답의 차이를.. 2025. 5. 30.
AI는 어떻게 작동할까? – 인공지능 구동 방식 완전 정리 AI는 어떻게 작동할까? – 인공지능 구동 방식 완전 정리우리는 일상에서 AI를 너무도 자연스럽게 사용하고 있습니다. 챗GPT에게 질문을 하고, 사진 속 물체를 자동으로 인식하거나, 번역 앱으로 외국어를 바로 읽는 것까지. 그런데 궁금하지 않나요? AI는 과연 어떤 방식으로 작동하는 걸까? 이번 시리즈 1편에서는 인공지능이 정보를 어떻게 입력받고, 처리하고, 출력하는지 그 전반적인 흐름을 쉽게 정리해드립니다.1. 입력(Input) – 정보를 받는 단계AI는 먼저 데이터를 입력받습니다. 이 데이터는 텍스트, 이미지, 음성, 숫자 등 다양한 형태일 수 있죠. 예를 들어, 챗봇에 "내일 날씨 어때?"라고 입력하면 이 문장이 AI 모델로 전달됩니다.2. 전처리(Preprocessing) – 깨끗하게 정리하기AI.. 2025. 5. 29.

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