머신러닝, NPU, 딥러닝부터 데이터마이닝, 빅데이터분석, 데이터사이언스까지 다양한 인공지능 관련 용어들을 쉽게 설명한다. 현대 기술의 핵심이 되는 이 개념들의 차이점과 연관성을 알기 쉽게 풀어 설명하고, 데이터 분석 전문가가 되기 위한 체계적인 로드맵을 제시한다.
- AI 기술은 스마트폰부터 자율주행차까지 다양한 분야에 적용됨
- 갤럭시S25와 아이폰16에서는 NPU 성능이 크게 강화됨
- AI 기술의 핵심 요소는 머신러닝과 NPU
- 머신러닝은 데이터로부터 학습하는 방법
- NPU는 인공신경망 연산에 특화된 반도체로, 스마트폰의 핵심 기능으로 자리잡음
- 인공신경망은 사람의 뇌 구조를 모방한 시스템으로, 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됨
- 딥러닝은 인공신경망이 발전한 형태로, 다양한 분야에서 활용됨
- ChatGPT, DALL-E, AlphaFold 등은 딥러닝 기술을 활용한 대표적인 사례임
- 모바일 기기의 NPU 성능이 좋아지면서, 스마트폰에서도 복잡한 AI 기능을 빠르게 처리할 수 있게 됨
- 앞으로는 더 많은 기기에서 고도화된 AI 기능을 만나볼 수 있을 것으로 예상됨
- 데이터 관련 직종이 대세이며, IT 기업과 일반 기업 모두 데이터 전문가를 찾고 있음
- 데이터 분석을 위한 기초 단계로 데이터마이닝부터 시작하며, SQL 기본 문법과 파이썬/R 프로그래밍 학습 필요
- 빅데이터 분석 단계에서는 대용량 데이터를 다루며, 하둡, 스파크 학습과 실무 프로젝트 경험 필요
- 데이터 시각화와 데이터 파이프라인 구축 단계에서는 Tableau, Power BI 등 BI 도구와 ETL 프로세스 이해 필요
- 데이터사이언스 전문성 단계에서는 머신러닝 기초, 딥러닝 입문, 클라우드 서비스, 도메인 지식 등을 배움
- 데이터 분석 전문가들은 기초를 탄탄히 하는 것이 중요하며, 꾸준한 학습이 필요하다고 강조함
