왜 경량화인가? 딥러닝 모델의 경량화가 필요한 이유

1. motivation 머신러닝과 딥러닝은 이제 거의 모든 분야에서 활용되고 있음 자율주행자동차, entertainment, healthcare, NLP, text, speech, image, audio 등등 다양한 application   2. on device AI  smartphone, smartwatch, IoT device 등에 자체적으로 머신러닝이나 딥러닝 어플리케이션이 올라가 inference를 수행함  이미 object detection, translation 등이 on device에서 수행가능한 딥러닝 어플리케이션들 그러나 올려야하는 어플리케이션이 power(battery) usage가 적어야하고 RAM memory usage가 적어야하고 storage가 적어야하고 computing p..

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• · 2024. 8. 14.
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머신러닝 관점에서 information transmission

2. acceleration 시간에 따른 거리의 변화량이 속도이고 속도의 변화량이 가속도(acceleration) 2-1) python list와 numpy array python list는 각각의 element를 개별 object 단위로 저장 numpy array는 비슷한 data type들을 메모리 상 동일한? 비슷한? 위치에 한번에 잡아서 처리함  python list는 element 개별 주소를 부여하여 저장 numpy array는 동일한 type의 element를 한번에 묶어서 저장 numpy array는 c를 기반으로 만들어져 python list에 비해 가속(속도가 빠름)되었음   실제로 numpy array가 0.1초 정도 빠름 2-2) python과 C python도 C를 기반으로 만들어..

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• · 2022. 11. 3.
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