기술은 의료이든 교육이든 어디에나 존재하며 모든 부서는 기술로 제어되고 개발됩니다. 지난 몇 년 동안 우리의 삶을 더 편리하게 만드는 데 도움이 되는 주요 개혁과 발전이 있었지만 인공 지능과 의학 연구는 기술 측면에서 몇 가지 중요한 변화를 보았습니다. 이 외에도 거의 모든 부문에서 자체 기술 개발이 크게 증가했습니다. 그러나 가장 많이 언급되고 인기 있는 기술에 대해 이야기하는 경우 머리를 굴려 데이터를 분석하고 싶을 수 있습니다.
오늘은 우리의 삶을 더 쉽게 만들기 위해 올해 등장한 가장 인기 있는 기술에 대해 이야기할 것입니다.
1. 딥 러닝
딥 러닝은 인간에게 자연스러운 일을 컴퓨터가 하도록 가르치는 방법입니다. 특정 상황에서 인간처럼 행동해야 하는 컴퓨터 내부에 인간을 태우는 것과 같습니다. 딥 러닝은 정지 신호를 읽고 가로등과 보행자를 구별할 수 있는 자율주행차의 기본 기술입니다. 이 기술은 또한 모바일, 태블릿, TV 및 노트북과 같은 다양한 장치에서 음성 제어 기능의 핵심 동인입니다.
딥 러닝은 컴퓨터 모델이 텍스트, 이미지 및 사운드에서 분류 작업을 실행하는 방법을 학습하는 성공적인 기술입니다. 이러한 모델은 레이블이 지정된 대규모 데이터 집합과 여러 계층을 포함하는 신경망 아키텍처의 도움을 받아 훈련됩니다. 이러한 컴퓨터 모델의 성능이 우려되는 경우 딥 러닝 모델이 최첨단 정확도를 마스터할 수 있으며 때로는 인간 수준의 정확도와 성능을 능가하기도 한다는 사실을 알아야 합니다. 작업 실행 및 결과 측면에서 기계를 인간만큼 신뢰할 수 있게 만들었다는 데에는 모호함이 없습니다.
딥 러닝 모델은 학습 방법이 신경망 아키텍처를 사용하기 때문에 때때로 심층 신경망이라고도 합니다. 왜 이것을 딥 러닝이라고 부르는지 궁금하다면 "딥"이라는 용어가 네트워크의 숨겨진 레이어의 총 수를 의미한다는 점을 알아야 합니다. 기존의 신경망이 2~3개의 은닉층으로만 구성되어 있는 경우 딥 러닝에는 때때로 최대 150개의 은닉층이 있을 수 있습니다.
딥 러닝 모델의 작동 방식은 수동으로 특징을 추출할 필요 없이 데이터에서 직접 특징을 학습하기 때문에 놀랍습니다. 이는 딥 러닝 모델이 레이블이 지정된 대규모 데이터 집합과 신경망 아키텍처를 사용하여 훈련되기 때문에 가능합니다. 컨볼루션 신경망(ConvNet 또는 CNN)은 학습된 기능을 입력 데이터로 컨볼루션하고 2D 컨볼루션 레이어를 사용하는 가장 인기 있는 심층 신경망 중 하나입니다. 이것이 이 아키텍처가 이미지와 같은 2D 데이터를 처리하는 데 가장 적합한 이유입니다.
2. 증강 현실 및 가상 현실
불가능을 가능성으로 바꾸는 것이 이러한 기술의 전부입니다. 증강 현실은 컴퓨터와 소통할 수 있는 새로운 방법을 제시합니다. 증강 현실 또는 AR은 현실 위에 겹쳐지는 데 사용되는 기계 생성 그래픽과 상호 작용하는 기능을 통해 경험을 더욱 의미 있게 만들어 경험을 향상시킵니다. 간단히 말해서 AR은 컴퓨터 기반 그래픽을 사용하여 환경을 강화하는 기술입니다.
AR에서 기술은 실제 환경을 플랫폼으로 관찰하고 사용하며 그 위에 구축됩니다. 예를 들어 방의 벽이 큰 화면으로 바뀌거나 식탁이 전매판이 된다고 상상해보세요. 이 모든 것은 실제 물체를 관찰하고 화면에서 가상으로 묘사하는 기능이 있는 AR 기술로 인해 발생합니다. 증강 현실의 대표적인 예로는 Pokémon Go 게임과 Snapchat 필터가 있습니다.
반면에 가상 현실 또는 VR은 의사 소통을 돕기 위해 자체 가상 세계를 만들 수 있는 기술입니다. VR 기술을 사용하려면 생성된 가상 세계에서 자신의 존재를 보장하는 VR 헬멧이나 VR 고글과 같은 적절한 장치를 착용해야 합니다. 가상 현실은 주로 청각과 시각을 자극함으로써 당신을 거대하게 만들 수 있습니다. 그것은 당신에게 보여지는 환경에 살고 있다고 믿게 만듭니다.
그러나 증강 현실과 가상 현실에는 많은 차이점이 있습니다. 그러나 그들 사이의 공통된 사실 중 하나는 둘 다 동일한 기술을 활용하여 향상된 경험을 제공한다는 것입니다. 헤드 트래킹은 실제 움직임을 결정하기 위해 둘 다 따르는 주요 움직임입니다. 처리 능력에 관한 한 증강 현실은 완전히 다른 환경을 렌더링할 필요가 없기 때문에 가상 현실에 비해 처리 능력을 덜 사용합니다.
3. 그래픽 가속기
그래픽 가속기는 사진 로딩 시 더 좋고 빠른 응답을 얻기 위해 컴퓨터의 마더보드에 부착된 마이크로전자 칩셋입니다. 그런 다음 이 칩셋은 이미지 새로 고침 및 표시 화면으로의 전송과 3D 및 2D 특수 효과 이미지 계산을 오프로드할 수 있는 컴퓨터 프로그램에 연결됩니다. 이름에서 알 수 있듯이 그래픽 가속기는 화면에 이미지를 표시하는 프로세스를 가속화하여 다른 방법으로는 불가능한 효과를 얻을 수 있습니다.
이를 잘 이해하기 위해 눈에 띄는 동작이 필요한 게임을 예로 들 수 있습니다. 찍은. 칩셋이 화면에 표시되는 이러한 대화형 이미지를 로드하지 못하면 제 시간에 게임에 응답할 수 없습니다. 이러한 이미지를 화면에 로드하는 프로세스의 속도를 높이기 위해 그래픽 가속기 칩셋이 컴퓨터에 사용됩니다. 현재 대부분의 개인용 컴퓨터에는 더 나은 게임 플레이 경험을 제공하는 이러한 그래픽 가속기가 장착되어 있습니다. 모든 액셀러레이터가 제공하는 애플리케이션 프로그램 인터페이스 또는 API를 아는 것이 중요합니다.
전반적으로 기술은 계속 발전하고 있으며 미래의 어느 시점에서 현재 기술이 구식임을 알게 될 수도 있습니다. 그러나 다양한 분야에서 과학적 지식을 구체적으로 적용하기 위한 현재의 연구와 노력은 높이 평가되어야 합니다. 현재 기술 없이는 더 이상 나아갈 수 없습니다. 인간에게 도움이 될 수 있는 몇 가지 더 흥미로운 기술을 알고 있다면 아래 의견에 알려주십시오.