NPU로 인공지능의 미래를 여는 딥러닝과 머신러닝의 차이점 알아보기
최근 인공지능 기술의 발전으로 인해 딥러닝과 머신러닝이 다양한 분야에서 활발히 활용되고 있습니다. 이 두 가지 기술은 데이터 분석과 예측 모델링에 있어 중요한 역할을 하지만, 그 접근 방식과 구현 방법에는 뚜렷한 차이가 있습니다. 특히, 인공신경망(NPU)의 활용은 딥러닝 모델의 성능을 극대화하는 데 큰 기여를 하고 있습니다. NPU는 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 특성을 지니고 있어, 복잡한 신경망 구조를 효율적으로 운영할 수 있게 돕습니다. 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.
