분산 학습: 현대 AI의 혁신적 접근

딥러닝, 머신러닝, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 분산, 알고리즘, 모델 훈련, 병렬 처리, 협업, 성능 최적화, 자원 관리, 네트워크, 데이터 센터, GPU, TPU, 오버헤드, 통신 효율, 확장성, 비용 절감, 데이터 보안, 에지 컴퓨

씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"분산 학습: 현대 AI의 혁신적 접근"은 딥러닝과 머신러닝의 최신 기술을 클라우드 컴퓨팅과 결합하여 데이터 분산, 알고리즘 개발, 모델 훈련을 최적화하는 방법을 탐구합니다. 이 책은 병렬 처리와 협업을 통해 성능을 극대화하고 자원 관리를 효율적으로 수행하는 방법을 제시합니다. 네트워크와 데이터 센터의 역할, GPU와 TPU의 활용, 오버헤드 감소 및 통신 효율을 높이는 전략을 다루며, 확장성과 비용 절감, 데이터 보안, 에지 컴퓨팅의 중요성도 강조합니다. AI 연구자와 실무자에게 필수적인 가이드가 될 것입니다.

목차

"분산 학습의 기초 이해
딥러닝과 분산 학습의 관계
머신러닝의 진화와 분산 처리
클라우드 컴퓨팅의 역할
데이터 분산의 중요성
알고리즘 최적화 전략
모델 훈련의 다양한 접근법
병렬 처리의 이점과 한계
협업 학습의 새로운 패러다임
성능 최적화를 위한 기법
자원 관리의 효율성
네트워크 아키텍처와 분산 학습
데이터 센터의 역할과 설계
GPU의 분산 학습에서의 활용
TPU와 AI 가속의 미래
오버헤드 최소화를 위한 전략
통신 효율성을 높이는 방법
확장성을 고려한 시스템 설계
비용 절감의 기회 탐색
데이터 보안과 분산 학습
에지 컴퓨팅의 혁신적 접근
분산 학습의 응용 사례
모델 배포와 관리의 도전
초대규모 데이터 처리
성능 모니터링과 분석
하이퍼파라미터 최적화 기법
분산 학습 프레임워크 비교
자동화된 모델 훈련 프로세스
AI와 IoT의 통합
다양한 데이터 유형 처리
실시간 데이터 스트리밍
분산 시스템의 장애 처리
고급 데이터 전처리 기술
대규모 분산 학습의 윤리적 고려
클라우드 기반 AI 솔루션
데이터 파이프라인 구축
분산 학습의 미래 전망
기계 학습과 데이터 사이언스의 교차점
성능 평가 지표와 방법론
AI 모델의 지속 가능성
분산 학습의 글로벌 트렌드
협업 학습 플랫폼의 발전
데이터 거버넌스와 규제
모델의 신뢰성과 안전성
전문가의 인사이트와 조언
AI 연구의 혁신적 경향
실제 사례 연구와 분석
분산 학습의 성공적인 구현
기술적 도전과 해결책
산업별 분산 학습 활용 사례
클라우드 서비스 제공업체의 비교
사용자 경험과 AI의 상관관계"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.