. 전체 부품 가격은 1,100 만원이 살짝 넘어가는 본체였지만, 조립자체가 까다롭고, 케이블이 복잡하고,, 머 그런건 아니어서 사실 조립하는데 있어 부담감은 생각보다 없었던거 같습니다. 게다가 TITAN 도 제가 준비한게 아니고, 보기에는 머, TITAN 이나 1050 이나,, 머 별반 다를바 없네... ╮(︶︿︶)╭ 라는 건방진 생각까지 들어버려서,,, 가,, 아니고 .... 진짜 ,, 이런거 들고와서 [사장] 찾으면,,, Ψ( ｀▽´ )Ψ ...
CPU와 램은 그냥 OS와 프로그램 구동정도만 하면 됩니다. 딥러닝의 튜토리얼 수준의 DATA를 학습하는데만 i5기준 5시간, 1080ti 기준 1분 GPU는 병렬연산이 기본이고 특화, 특히 머신러닝용은 아에 설계단계부터 연산을 잘할 수 있도록 설계되어 있습니다. CPU는 시리얼하게 연산을 하는데, 연산량이 적으면 GPU와 차이가 나지 않지만, 딥러닝에서 쓰는 연산이 단순한 연산이지만 동시에 해야하는 연산량이 어마어마하게 많아서 GPU를 사용함.
경차뺨치는 가격에 놀랍네요 엔디비아 그래픽 레퍼런스라서 불리는게 값이라 는 그래픽 인듯 근데 서버용이라면 라이젠 은 안쓸것 같고 암텔 양아치 제논(?) 서버 용 씨퓨를 쓸것 같음 역시 갓물주 부자동네 라서 클라스가 다르긴 다르나 봅니다 근데 다 비싸고 좋은데 많고 많은 메인보드중에 서 애자락인지 애꾸보드 피방보드로 막굴릴 과거경력이 화려해서 ECS나 애자락은 믿고거름
인공지능: 인공적인 지능, 가장 포괄적인 개념 머신러닝: 기계학습, 기계 학습의 방법, 인공지능 하위개념 딥러닝: 기계학습을 통한 예측, 과거의 데이터를 가지고 최적의 값을 예측함, 기계학습 하위개념. 머신러닝 약간 배워본 바로는 아직 실질적인 인공 '지능' 은 없음. 현재 수준은 그냥 스마트 셀렉터(여러가지 선택에서 잘 선택) 정도 다만, 초창기 인공지능(심심이 채팅 프로그램 같은류)은 개발자가 상황별로 리턴값을 일일이 입력해 줬다면, 현재 머신러닝은 개발자가 입력한 값이 아니라 기계가 데이터를 통해 학습한 값을 사용자에게 보여주는 정도로 발전했다고 생각하면됨. 바둑프로그램으로 예를들면 기존프로그램은 사용자가 어디에 두면 어디에 두어라 라고 개발자가 일일이 상황별로 정해놓은 값이 있는데 알파고는 기존의 대국들을 학습한 데이터를 가지고 사용자가 어디에 두면 이 상황에서 어디에 두는게 최적인지 개발자가 입력한 값이 아니라 학습된 데이터에서 추출해서 결과를 보여주는 정도. 인공'지능'은 아직 시작도 안된거구나 라고 느꼈음.
지나가는 설명충입니다ㅎㅎ 간단하게 말하자면 딥러닝은 AI라는 알고리즘 방식에 속합니다. -딥러닝 방식 3가지 딥러닝에는 아무런 방식도 가르쳐주지 않은상태로 컴퓨터가 우리가 의도 한데로 작동했을때 점수를 +1하고 그렇지 못했을때 -1을 하는 방식으로 컴퓨터가 +를 향해 행동을 하게 유도하는"강화 학습", 데이터와 그 결과 값을 이미 준 상태에서 특징점을 학습하여 다른 데이터를 넣었을때 결과를 도출하게 하는 "지도 학습", 데이터는 제공하되 결과값을 주지 않고 학습 시키는 "비지도 학습"이 있습니다(아무것도 주지 않기 때문에 가장 구현하기 어렵기도 하고 보통 데이터 분류의 목적으로 많이 씁니다.). -딥러닝의 기본 구조 이러한 딥러닝은 "인공 신경망"을 토대로 작동하는데요. 우리 뇌의 "뉴런구조"를 본 따서 만들었습니다. 인터넷에 검색하시면 알 수 있습니다만. 입력한 값에 "가중치"라는 것을 더하거나 빼서 출력까지 여러번 "가중치"를 더하거나 빼면서 나온 결과물이 딥러닝의 기본 형태입니다. 가중치는 일정한 범위내에서 랜덤하게 잡히며 우리가 원하는 쪽으로 값이 변경됩니다. 처음 0.1을 더했는데 결과가 긍정적이었다면 그쪽으로 계속 가는 것이죠.(활성화 함수라는것도 있습니다만... 간단하게 하기위해 패스) 결국 숫자들의 더하기와 빼기를 여러번 하여 나온숫자가 딥러닝의 결과물이고 우리가 원하였던 결과물이 나왔을때 사용되었던 "가중치" 값을 을 저장하였다가. 나중에 다시 사용하면 빠르게 입력값에 대한 결과값을 얻을 수 있죠. 예를 들자면 "고양이 사진"은 수많은 픽셀의 집합입니다. 각 픽셀은 값을 가지고 있죠 대충 0~255까지 있다고 한다면 (1,1)픽셀부터 (8000,8000)픽셀 까지의 모든 값을 신경망에 넣어 가중치를 더하고 빼면 나오는 값이 있을 것이고 그 값이 우리가 원하는 값이 었을때 그 값을 도출할때 사용된 가중치들을 저장해 두었다가. 나중에 다른 "고양이 사진"을 넣었을때 우리가 원하는 값이 도출되면 그 사진을 컴퓨터는 고양이 사진이다 라고 말하는 것입니다.
이해하기 쉽게 설명하기 위해 저렇게 설명하셨겠지만, 사실 딥러닝의 학습과정은 정반대입니다. 앞서 말씀하신 가중치를 랜덤하게 주어 이때 모델의 예측값과 실측값의 간극(비용함수)을 최소화하고 가중치를 업데이트하는 일련의 순환과정을 학습과정 혹은 최적화작업이라 지칭합니다. 그렇기 때문에 사실상 딥러닝에서 '원하는 가중치값'을 정의하긴 애매하며, '이 사진은 고양이다.'는 이론적으로 'Class 0번일 확률이 높다.'이기 때문에 사실상 주어진 클래스내에서 분류만 할 뿐, 이 사진이 고양이라는 것을 인지하지는 못합니다. 또한 앞서 말씀하신 비지도학습의 개념은 머신러닝에서의 Clustering 개념이며, 딥러닝의 비지도학습은 아마 2014년 페이스북팀에서 발표한 GAN(General Adverserial Network)알고리즘이 조금 더 비지도학습 의미에 가까울 것 같습니다. 생성자와 판별자가 적대적인 경쟁구도를 통해 판별자가 결국 판별할 확률을 0.5로 수렴하게 만드는 것이 그 원리입니다. 즉 labeling작업이 주를 이루던 딥러닝계에서 큰 파장을 불러일으켰던 알고리즘입니다.
제가 생각하는 허수아비 유투버 님이 꾸준히 성장할수 있었고, 앞으로도 한걸음씩 계속 나아갈거라고 생각하는 이유입니다. 1.정직하게 일한다. 2. 손님의 나이대와 성별 각각의 상황에 맞게 상세하고 풍부한 예시로 설명, 3. 부드러운듯 단단하고 사람을 생각할 줄 아는 유투버 4. 시청자의 의견을 받아들일 줄 알고, 그 의견이 허수아비님 가게에 맞이 않는다면 그 이유와 죄송하다고 표현해서 소통합니다. 5. 자극적인 내용보다는 우리의 소소한 일상을 보는 듯한 편안한 느낌. 저도 구독자 중에 한사람인데 허수아비 유투브는 그냥 틀어놓고 공부해도 잘될만큼 목소리가 부드럽습니다.
@@user-vp3un3vg1j 옛날 fsp가 무명파워였다가 벤치마크에서 갑자기 일약 스타로 떠올랐는데, 그 배경에는, 사실 대기업에 납품되는 파워 대부분이 fsp였음. fsp가 스타로 떠오르면서 가격이 올라서 대기업들이 다른 파워로 넘어갔는데 그게 델타. 그래서 델타도 대기업들이 인정한 좋은 파워다!!! 라는 믿음이 깔려있는데... 사실, 회로를 보면 그렇게 믿음직스럽지 못함. 캐패시터가 너무 코일에 가까이 있어서, 당장의 수치상으로는 믿을만하지만 설계상으로는 수명이 짧음.
댓글에 공대분들이 등장하시면서 자세한 내용들 알려주시는데 어려워요!! ㅋㅋ 간단하게 말씀드릴게요~ 딥러닝이란 사람으로 따지면 말 배우는 애기와 비슷하게 프로그램을 짜주는 거에요. 그럼 컴퓨터가 중복적인 데이터를 사람이 미리 짜놓은 길 대로 러닝 즉 공부를 하는거죠 (중복적인 공부=딥 러닝) . 마치 애기에게 부모님들이 "아빠""엄마" 란 단어를 말하게 하기 위해 아이 앞에서 무수히 말해주는거와 같은 방법이라 보시면 됩니다. . 물론 개념적 이론적 으론 조금 다른 부분이 있지만 비스무리한 맥락이에요 헿 저는 이만 뿅
원래 이런것들이 난이도는 보통과 큰 차이가 나지는 않죠. 진짜 문제는 개인 사업하는 사람으로써 감당하기 어려운 무지막지하게 비싼 물건이라 실수로 뭔가 하나 부서진다던지 하면 끄음찍한 상황이.... 사람이 완벽할 수는 없으므로 실수를 할 수도 있는데 이런거 건들때 발생하지 않기만 바래야죠....
사장님 말씀하신대로 딥러닝은 인공지능 연구라고 이해하시면 될것 같습니다. 저는 AI(인공지능)라는 말이 기자들이 부풀리기 쉬운 용어이기도 하고 비전문가가 들었을때 직관적으로 매칭이 안되는 말이라서 싫어하는데요. 보통 요새 들어 대중매체에서 말하는 인공지능 기술이라는건 기계학습이라는 분야에서 나온 말입니다. 특별한 일을 수행하는 프로그램이 추가로 각종 데이터를 얻어서 더 일을 잘 수행하게 하는게 목적이구요. 이 교육방식에 따라 세부적인 명칭이 바뀝니다. 이 방법 중 인공신경망을 통한 학습방법이 있는데 학습 레이어를 늘려서 좀 더 결과가 느리게 나오는 대신 복잡한 학습이 되게끔 설계한 경우 딥러닝이라고 합니다. 그래서 좀 더 좋은 하드웨어가 필요한 경우가 많죠.
작업시에 저 시스템(타이탄 V 2개)의 경우 이론상 이세돌과 대국했던 알파고 성능(300TFlops)의 약72% 정도(대당 110TFlops이므로 2대는 220TFlops)의 성능이 나오는 시스템 구축이 가능합니다. 예를 들어 위 시스템 성능은 개발자가 아침에 출근해서 작업 돌리고 퇴근전에 결과를 확인하고 재작업을 돌리는 상황이라면 일반적인 1080ti 2개 설치된 pc의 경우 출근해서 작업걸고 이틀뒤에 결과를 확인해야 하므로 위 시스템이 시간을 비용으로 본다면 결코 비싼 컴퓨터가 아니죠
딥러닝을 최대한 간단하게 설명. 2차 함수 그래프의 그림이 그려져있을 때, f(x) = ax^2 + bx + c = y 를 만족하는, 그림에 최대한 근접한 a,b,c를 찾는게 머신러닝. 딥러닝은 f2(x) = f(x) = y 머신러닝이 2단계 이상 넘어가면 딥러닝. 보통 범용 딥러닝을 쓸 때는, 몇차함수인지, 몇단계인지를 설정하고 돌림. 단계가 올라갈 수록 시간이 무궁무진하게 증가.
컴공과 가겠다고 공부한 고등학생 시점에서 마지막 설명을 좀 정리해 드리자면 입력이 들어오면 사람이 정해둔 계산과정을 통해서 값을 내주는게 일발적이라면 딥러닝은 계산과정을 모르니까 데이터를 잔뜩 집어넣어서 뭐가들어가면 뭐가 나오더라는 규칙을 찾는게 딥 러닝입니다. 근데 그 규칙을 사람이 이해하기는 불가능하다 라는게 단점으로 꼽힙니다.
딥러닝 비슷한 분야 종사자입니다. 흠.. 대학원생이 저렇게 비싼 컴퓨터를 맞춘다고요? 요즘 클라우딩 시스템이 얼마나 잘 되어있는데. 구글의 클라우드 플랫폼이나 아마존의 AWS 아니면 심지어 네이버의 네이버 클라우드 플렛폼에서도 저정도 성능의 컴퓨터를 사용한 양만큼 돈을 지불하고 사용할 수 있어요. 인터넷으로 연결해서 수십억짜리 슈퍼컴퓨터 서버의 성능을 이용해서 인공 신경망을 학습시키는 방법인데 대학원생이고 연구 목적이면 아마 일부는 무료로 사용할 수 있게도 되어있어요. 연말이라 예산을 빨리 해치워야해서 그런가.. 원래는 저렇게 까지 안하는데..
@@김경수-f3z2v 리눅스에서 AMD 잘 안쓴다는건 상당히 선입견이신거 같은데... 인텔과 암당 두 CPU 모두 리눅스 환경에서 매우 잘 돌아갑니다... 단일 코어로는 INTEL이 장점이 있지만 멀티코어로는 AMD가 장점이 있는거 같습니다. 그리고 비용적인 측면에서도 어느정도 절충안이 되기도 하고요. 연구비 중 자재비로 산 컴퓨터일거 같네요ㅎㅎ
6:30 정전기 방지 비닐은 비닐 안쪽으로만 적용되고 바깥은 오히려 전자기기 고장의 원인이 될 수 있는걸로 알고 있습니다. 정전기 방지 비닐 원리를 검색하시면 어렵지 않게 이해하실 수 있습니다. 특히 마더보드같은 경우 면적도 넓어 AS 발생의 많은 통계가 포장을 뜯고 마더보드를 정전기 비닐 위에 올리면서 나는 고장 이라고 합니다. 비닐에 써있는 static sensitive device는 그냥 정전기에 취약한 제품이라는 뜻이며 비닐에 대한 설명이 아닙니다.
GPU는 단순계산에 특화되어서 많은 량의 단순 데이터 처리가 필요한 딥러닝이나 인공지능에 꼭 필요한 부품입니다 비유를 하면 CPU를 교수님 한명 GPU하나에 초등생 100명이라고 생각하시면 됩니다 더하기 빼기 100문제를 교수님 한명보다 초등학생 100명이 푸는게 빠르죠?
대학교 연구실에서 정말 저예산으로 딥러닝하나 보네요. 보통은 기업이나 연구실등에 납품하는 업체가 있죠. 서버처럼 랙형태로 만들어가지고. 모델명은 기억안나지만 12GB 짜리 카드 8개 꼽고 당연히 하드는 레이드로 구성한 3000만원짜리 저렴이들을 엔트리레벨로 쓰죠. 물론 예산에 따라 스펙을 조정해야겠지만. 그래픽카드 2개짜리로는 시뮬레이션 몇개 돌리지는 못하겠어요.
딥러닝, 빅데이터 분석 등 분산병렬처리를 하는 PC는 생각보다 자본이 많이 투입되긴 하죠 ㅎㅎ 제가 다니는 회사에서는 중소규모로 그럭저럭 하둡 에코시스템 돌리는 서버 PC를 맞추는데만도 CPU 코어 기준으로 128코어를(4대) 쓰고있네요. 그리고 보통은 이런거 맞춰주고 납품하는 업체가 따로있구요.
'심화학습 및 예측 가능 인공지능' 수준으로 정의할 수 있겠네요. 인공지능이 생산하는 단위는 인간 보다 월등할 것이므로 .. 그래픽처리도 인간의 감각능력보다 훨씬 높겠네요. 인간이 만들어 내고 확대해서 보고 있는 극초미립자 보다 어쩌면 더 정밀한 작업도 가능하지요. 그래서 그런 것을 실현해 낼 수 있는 그래픽카드 성능이 필요하고 .. 필요가 필요를 낳는 세상이네요. 정밀한 물건의 진품, 가품 판단이나 가공할 때에도 쓰일 수 있고, 원자단위까지 수시로 살피고 계산해야 하는 분야에서도 필요하고 ..
![[#SHORTS CLIP] ใช้ของของตัวเองไปเลยสิคะ l ซานิเบาได้เบา l One Playground](http://i.ytimg.com/vi/Ea_mTywx2p4/mqdefault.jpg)
. 전체 부품 가격은 1,100 만원이 살짝 넘어가는 본체였지만,
조립자체가 까다롭고, 케이블이 복잡하고,, 머 그런건 아니어서 사실 조립하는데 있어 부담감은 생각보다 없었던거 같습니다.
게다가 TITAN 도 제가 준비한게 아니고,
보기에는 머, TITAN 이나 1050 이나,, 머 별반 다를바 없네... ╮(︶︿︶)╭ 라는 건방진 생각까지 들어버려서,,,
가,, 아니고 .... 진짜 ,, 이런거 들고와서 [사장] 찾으면,,, Ψ( ｀▽´ )Ψ ...
와 조립하는데 부담감 많으셨겠네요 수고하셨습니다
수고하셨어요 ㅠㅠ
이제는1000만원대까지가시는군요
그렇게... 이제 딥런닝 전문점이라 소문나서 찾아오는거 아닙니까?? ㅋㅋㅋ
음 nvlink없는거 기분탓인가요??
CPU와 램은 그냥 OS와 프로그램 구동정도만 하면 됩니다.
딥러닝의 튜토리얼 수준의 DATA를 학습하는데만 i5기준 5시간, 1080ti 기준 1분
GPU는 병렬연산이 기본이고 특화, 특히 머신러닝용은 아에 설계단계부터 연산을 잘할 수 있도록 설계되어 있습니다.
CPU는 시리얼하게 연산을 하는데, 연산량이 적으면 GPU와 차이가 나지 않지만, 딥러닝에서 쓰는 연산이 단순한 연산이지만 동시에 해야하는 연산량이 어마어마하게 많아서 GPU를 사용함.
우주고래 무엇보다 병목현상 처리가 관건이죠. 생각보다 램과 CPU도 중요한 부분을 차지합니다. 특히, 학습 전처리때문에 하드병목또한 생각할 문제입니다.
문닫고 도망 갈 줄 알았는데...
영챈이 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
화재경보기때문에...
허수아비님은 ...^--^츤데레라서
타이탄V 개오바ㅋㅋ
ㅋㅋㅋㅋㅋ댓글
허수아비 사장님은 말투도 정말 정감가시지만 모르면 모르는것에 대해서 부끄러워하시지도않고 바로 습득하실려는 것과 모르는거 알려주는 손님이계셔도 전문가 존심 안치켜세우시고 바로 이해하고
습득하실려는 모습이 멋지신것같네요 !!
일잘하는사람들 특징임
모르는건 못참고 물어보고
학습하고 깨우쳐서 가르치고
그게 아니고 진짜 몰라서 그러는거야..몰라서 잘못 수리하면 자기가 배상해야되
@@蒲池幸子-k8g ??중국인이신가 번역으로 돌려본건가..;;; 모르면 모르는것에대해 부끄럽지않다는말이 어찌 이런 댓글이 달린건지;;;; 그리고 수리가아니라 조립일뿐이고;;컴퓨터에서 수리란개념이 있기는한건지 알고는계신건가...회로찍힘이나 이딴건 그냥 지지는 간단한일이지만 그외적인것들은 무조건 교체가 컴퓨터 수리라는건데;;;
펜타하우스 그런가봐요 그냥 넘어가죠
@@bantablack-f7u 저사람 다른영상에서도 편집이 엉성하다 ㅇㅈㄹ 함 ㅋㅋㅋㅋ
웬 부자가 또 자랑하려고 허수아비님 괴롭히나 했는데 알파고 신도님들이셨군요 ㅎㅎ 알파고님 충성충성
세돌갓한테 썰린 좆파고쉑ㅋㅋㅋㅋ
에헤헿 ??? 1:4지만 썰린거라구요!
@kor123456aa 알파고나 세돌이형이나 똑같음 다 망치한대임ㅋㅋㅋ
ㅡㅡ7
이세돌이 이긴거지 인류가 이긴게 아냐...
???:뭘 봐 십색햐
1:00 에 AMD장패드 ㅗㅜㅑ
300만원도 위험했던 허수아비씨가 1100만을 ㄷㄷㄷㄷㄷ 머기업인가요?
일반인도 조립할줄 아는사람이면 그냥 하는걸 너무 호들갑들 떠네
@@너나알아-o1r 호들갑 떨만하지 님같으면 장사할때 경차한대값인 컴퓨터 조립하면 얼마나 떨리겠음 만약 하다가 망가지면 부품값 물어줘야되는데
@@너나알아-o1r 고장나면? 한강물온도 체크해야될정도로 ㄹㅇ 고장나면 ㅈ됨
@@너나알아-o1r 니가 가서 조립하지 그랬냐?
월클허수아비🙀
12:16 2명의 오타쿠 ㅋㅋㅋ
Jin Rinian 쥐조쿠는 어디에도 없고 어디에나 있다고!!! 오우 쒜엣!! 말대꾸 하지마!!!!!!!!!
오우쒯 너희들 뭐냐고!!!!
우욱
요요요 녀석들~~
1100만원..... 허수아비 채널 최고 조립가격인가요?
경차뺨치는 가격에 놀랍네요 엔디비아
그래픽 레퍼런스라서 불리는게 값이라
는 그래픽 인듯 근데 서버용이라면 라이젠
은 안쓸것 같고 암텔 양아치 제논(?) 서버
용 씨퓨를 쓸것 같음 역시 갓물주 부자동네
라서 클라스가 다르긴 다르나 봅니다 근데
다 비싸고 좋은데 많고 많은 메인보드중에
서 애자락인지 애꾸보드 피방보드로 막굴릴
과거경력이 화려해서 ECS나 애자락은 믿고거름
Jun young Jason 드립인가요 뭔가요 자
꾸 뛰어써요?
Jun young Jason 애즈락은 익스4는 쓸만하고 타이치는 막시무스 뺨 칠 만큼 ㅈㄴ 좋아요 애즈락이라고 다 나쁜 건 아니에용 ㅎㅎ
애즈락이 애자락 애자락해도 암드계열보드는 잘뽑는거같던데
@@junyoungjason4218 타이치는 좋습니다
라 : 오늘점심 뭐먹습니까
허수아비 : 점심? 탄수화물
(영상끝)
ㅋㅋㅋ
직원은 국수집이냐 백반집이냐 심히 깊은 고민에 빠지게 되고~
쿨 하신 허수아비 님 ㅎㅎ
@@dunksmashing552 빵 일지도 ㅎㅎ
스포 밴ㅡ.ㅡ
허수아비 이런일은 익숙해가지고 이런것도 해주군 자막에는 안됨 못함 하지만 해주는 그는 츤데레
근데.. 사실 부품값이 비싸기는 했지만 조립자체는,, 일반적인 거라서,, 다행이었습니다. (b^_^)b
@@scare_crow_ 핑계!!! 츤츤...
Black Pink 안녕하십니까
오 인트로전문 유튜버의 팬을 여기서 보다니 반갑군
ㅅ
형 여기서 뭐해?
이 분 영상이 진짜 묘한 매력이 있는게 전문지식을 기반으로 해서 보여줄거 다 보여주면서 잔투리없이 편집 일일이 다 하셔가지고 딱딱 보여주시는것도 대단하고 중간중간 나오는 자막도 웃기고 설명도 잘해주시고 코믹도 있고 무엇보다 사투리가 구수하네요...ㅋㅋㅋㅋㅋ
1080도 무서워하시던 허수아재가 이젠 타이탄까지 조립하십니다 진짜 겁나 감동...
그것도 제일비싸고 성능좋은 타이탄 V
그것도 두장...
@@김자운 근데 타이탄 v가 xp보다 성능은 좋은데 호환성이 딸려서
@@김개구리-l5m 그걸넘은 근데 아직 호환이 안돼는...RTX 2080ti ....
@@김개구리-l5m 애초에 타이탄v가 게임용이 아님
10:12 암드 장패드 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
이상하거 전 허수아비 체널어서 마음의 안정을 느끼고 있습니다.
걍 틀어놓고 보면서 다른 작업하기 참 좋은거 같습....보다보면 마음이 편~안 해지네요 ㄷㄷ;
2:00 ??:가자! 하울의 움직이는 성!
누가 이런 조립하는 사람을 일반 컴가게 사장이리 생각하것냐
이제 남은건 커수....큼 죄송합니다ㅋㅋ
인공지능: 인공적인 지능, 가장 포괄적인 개념
머신러닝: 기계학습, 기계 학습의 방법, 인공지능 하위개념
딥러닝: 기계학습을 통한 예측, 과거의 데이터를 가지고 최적의 값을 예측함, 기계학습 하위개념.
머신러닝 약간 배워본 바로는 아직 실질적인 인공 '지능' 은 없음.
현재 수준은 그냥 스마트 셀렉터(여러가지 선택에서 잘 선택) 정도
다만, 초창기 인공지능(심심이 채팅 프로그램 같은류)은 개발자가 상황별로 리턴값을 일일이 입력해 줬다면,
현재 머신러닝은 개발자가 입력한 값이 아니라 기계가 데이터를 통해 학습한 값을 사용자에게 보여주는 정도로 발전했다고 생각하면됨.
바둑프로그램으로 예를들면 기존프로그램은 사용자가 어디에 두면 어디에 두어라 라고 개발자가 일일이 상황별로 정해놓은 값이 있는데
알파고는 기존의 대국들을 학습한 데이터를 가지고 사용자가 어디에 두면
이 상황에서 어디에 두는게 최적인지 개발자가 입력한 값이 아니라 학습된 데이터에서 추출해서 결과를 보여주는 정도.
인공'지능'은 아직 시작도 안된거구나 라고 느꼈음.
딥러닝할 때 비싼 그래픽카드 들어가야되는 것도 처음 알았네요. 대학교양으로 한 학기 내내 들었는데 굉장히 어려운 거 같습니다.
GPU가 병렬연산이 가능해서 보다 빠른 연산을 하기위해 사용합니다
랜더링할때 gpgpu라고해서 연산작업에 전용이라고 생각하시면 되어요. 딥러닝 그냥 확률 계산이라고 생각하시면 되어요 빅데이터를 이용해서 연산하고 결과를 얻어내는 거에요.
딥러닝 요약: 프로그램이 스스로 학습된 값들의 패턴에 최적화되는 것 그러면 학습되지 않은값도 정답을 맞출확률이 올라감
저렇게 무서운 부품 들고 오시면 문 닫고 도망가신다 하지 않으셨습니까...
가게 구조가 너무 길어서,, 도망치기가,, ε=ε=ε=ε=┌(;￣▽￣)┘
옛날에 그허수아비님 아닙니다!!! 월클이에요
허수아비 츤데레...
누가 2000만원 상당 부품 가지고오면
정말로 도망치실듯 ㅋ
저때 그래픽카드 800 살돈으로 이더리움 30만원 800만원치 샀으면 ㅋㅋㅋ
11:47 역시 사람의 뇌는 슈퍼 컴퓨터가 맞았다 ㄷㄷ
슈퍼컴퓨터가 사람의 뇌를 모방한거지
딥러닝 : 컴퓨터가 사람처럼 학습하고 배우고 기억하도록 한 컴퓨터 시스템, 즉 인공지능 시스템
CPU에 있는 코어로는 딥 러닝하기에는 한정적이기에 CPU보다 코어가 많은 그래픽 카드(CUDA 코어)를 활용하여 더 많이 하도록 했다.
추가 하자면 비교적 간단한작업이지만 처리 양이 많아서 gpu를 쓰는거고 가끔 gpgpu이런 시스템이 있긴한데 그건 ㄷㄷ한거니..
실례지만 1. gpgpgu가 아니라 GPGPU이구요, 2. GPGPU는 GPU와 다른 종류의 시스템이 아니라 GPU를 '이용'해서 기존 CPU보다 좀 더 높은 연산효율을 내는 것이구요!!,, 3.아마도 원래 말씀하시려던 건 TPU가 아니었을까 추측해봅니다...
@@creep8867 Gpgpu쓸려고했는데 오타가 크흠...
텐사코어 아닙니까?
@@Illyasviel_von-einzbern 텐사코어는 RTX 시리즈에 있는걸로 아는데요?
1:51 화재연습이 아니라 '라'가 업무환경에 불만이 있어서 불낸걸수도 있지않을까요?
앜ㅋㅋ
점심이 단백질이 아니라 탄수화물이라 그럴지도...
G502
???:라?LA? 제가 LA에 있었을때...
@@saltysugarkr396 ㅋㅋㅋ 박찬홐ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
무섭다 ..
9:28초에 뭐가 지나감
날파리인듯
타이탄!? 그 비싼 그래픽카드ㅎㄷㄷ 도망갈만한 가격이 아닌가요!?...무엇보다 이 채널에서 볼줄을 몰랐어요 ㅋㅋㅋ
ㅋㅋ 쿼드로 GV 100 이나 P6000 시리
즈 조립하면 허수아비 래전드 일듯 ㄱ
이제 사람들이 일부러 사장님 식은땀 좀 흘려보라고 일부러 찾아오는듯 ㅋㅋㅋㅋㅋ
1년 전에 말해야하는데 지금 말하지만
형이 여기 왜있어??????
그러게
*8백만원이면...200만원컴퓨터만 해도 왠만한건 다 할 수 있는데 그게 4대...*
딥러닝은 컴퓨터가 시뮬레이션 해봐서 오류를 수정하고 스스로 공부하는거져. 예를들면 빅스비 같은거져 뭐
12:24 라인하르트 : 저희 점심 뭐 먹습니까?
허수아비 : 점심? 탄수화물
영상보고 마지막 대화에 빵터졌네요 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
저돜ㅋㅋ
반년전만해도 100 만원 중반대 조립 컴퓨터 가저오면 도망가신다는분이
이제는 긴장감 없이 척척 대단해용!
지나가는 설명충입니다ㅎㅎ
간단하게 말하자면 딥러닝은 AI라는 알고리즘 방식에 속합니다.
-딥러닝 방식 3가지
딥러닝에는 아무런 방식도 가르쳐주지 않은상태로 컴퓨터가 우리가 의도 한데로 작동했을때 점수를 +1하고 그렇지 못했을때 -1을 하는 방식으로 컴퓨터가 +를 향해 행동을 하게 유도하는"강화 학습",
데이터와 그 결과 값을 이미 준 상태에서 특징점을 학습하여 다른 데이터를 넣었을때 결과를 도출하게 하는 "지도 학습",
데이터는 제공하되 결과값을 주지 않고 학습 시키는 "비지도 학습"이 있습니다(아무것도 주지 않기 때문에 가장 구현하기 어렵기도 하고 보통 데이터 분류의 목적으로 많이 씁니다.).
-딥러닝의 기본 구조
이러한 딥러닝은 "인공 신경망"을 토대로 작동하는데요. 우리 뇌의 "뉴런구조"를 본 따서 만들었습니다. 인터넷에 검색하시면 알 수 있습니다만. 입력한 값에 "가중치"라는 것을 더하거나 빼서 출력까지 여러번 "가중치"를 더하거나 빼면서 나온 결과물이 딥러닝의 기본 형태입니다. 가중치는 일정한 범위내에서 랜덤하게 잡히며 우리가 원하는 쪽으로 값이 변경됩니다. 처음 0.1을 더했는데 결과가 긍정적이었다면 그쪽으로 계속 가는 것이죠.(활성화 함수라는것도 있습니다만... 간단하게 하기위해 패스)
결국 숫자들의 더하기와 빼기를 여러번 하여 나온숫자가 딥러닝의 결과물이고 우리가 원하였던 결과물이 나왔을때 사용되었던 "가중치" 값을 을 저장하였다가. 나중에 다시 사용하면 빠르게 입력값에 대한 결과값을 얻을 수 있죠. 예를 들자면 "고양이 사진"은 수많은 픽셀의 집합입니다. 각 픽셀은 값을 가지고 있죠 대충 0~255까지 있다고 한다면 (1,1)픽셀부터 (8000,8000)픽셀 까지의 모든 값을 신경망에 넣어 가중치를 더하고 빼면 나오는 값이 있을 것이고 그 값이 우리가 원하는 값이 었을때 그 값을 도출할때 사용된 가중치들을 저장해 두었다가. 나중에 다른 "고양이 사진"을 넣었을때 우리가 원하는 값이 도출되면 그 사진을 컴퓨터는 고양이 사진이다 라고 말하는 것입니다.
좋은 예시와 설명입니다
너무 긴데요
비문학 지문인데 거의
@@dreamyboy5958 아닛.. 여기서 비문학이.. 현역 고3으로서 매우 공감합니다.. 이번에는 화작문도... ㅋㅋㅋ
이해하기 쉽게 설명하기 위해 저렇게 설명하셨겠지만, 사실 딥러닝의 학습과정은 정반대입니다. 앞서 말씀하신 가중치를 랜덤하게 주어 이때 모델의 예측값과 실측값의 간극(비용함수)을 최소화하고 가중치를 업데이트하는 일련의 순환과정을 학습과정 혹은 최적화작업이라 지칭합니다. 그렇기 때문에 사실상 딥러닝에서 '원하는 가중치값'을 정의하긴 애매하며, '이 사진은 고양이다.'는 이론적으로 'Class 0번일 확률이 높다.'이기 때문에 사실상 주어진 클래스내에서 분류만 할 뿐, 이 사진이 고양이라는 것을 인지하지는 못합니다.
또한 앞서 말씀하신 비지도학습의 개념은 머신러닝에서의 Clustering 개념이며, 딥러닝의 비지도학습은 아마 2014년 페이스북팀에서 발표한 GAN(General Adverserial Network)알고리즘이 조금 더 비지도학습 의미에 가까울 것 같습니다. 생성자와 판별자가 적대적인 경쟁구도를 통해 판별자가 결국 판별할 확률을 0.5로 수렴하게 만드는 것이 그 원리입니다. 즉 labeling작업이 주를 이루던 딥러닝계에서 큰 파장을 불러일으켰던 알고리즘입니다.
컴퓨터에 관심이 많아 흘러흘러오다 허수아비님 체널까지 오게됐네요 사장님이 친절하시고 지루하지 않게 조립과정에 소소한 설명을 해주셔서 유익한거 같습니다 구독 누르고 자주 찾아볼게요 ㅎㅎ
지금은 250w면 진짜 중상급 정도인데. 몇년전에는 최상급.
그래픽카드 보다 패드가 너무 부럽습니다 ㅠㅠ
0:59 마우스 장패드 저거 무엇..? 저것 또한 "라"의 취향인가요?
제가 생각하는 허수아비 유투버 님이 꾸준히 성장할수 있었고, 앞으로도 한걸음씩 계속 나아갈거라고 생각하는 이유입니다.
1.정직하게 일한다.
2. 손님의 나이대와 성별 각각의 상황에 맞게 상세하고 풍부한 예시로 설명,
3. 부드러운듯 단단하고 사람을 생각할 줄 아는 유투버
4. 시청자의 의견을 받아들일 줄 알고, 그 의견이 허수아비님 가게에 맞이 않는다면 그 이유와 죄송하다고 표현해서 소통합니다.
5. 자극적인 내용보다는 우리의 소소한 일상을 보는 듯한 편안한 느낌.
저도 구독자 중에 한사람인데 허수아비 유투브는 그냥 틀어놓고 공부해도 잘될만큼 목소리가 부드럽습니다.
덕후인증 커밍아웃 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 10:10 커밍아웃 보상 주시는거 넘 웃겨요
이쯤되면 곧 하이엔드전문이되는(?)
이건 하이엔드가 아니라...
하이퍼엔드.
하이엔드가아니라 플래그쉽...전문가용...
허수아비님의 한계는 어디까지인가..!
컴퓨터 부품도 정전기로도 손상받을수있는 취약한 ESDS(electro static discharge sencitive) 즉 IC회로가 많기때문에 조립할때는 컨덕티드백 비닐위에서 작업하는게 좋아요!
그래픽카드가 너무 영롱하다..ㅋㅋ
잘못손대면 정신이 더 영롱해질듯 내월급ㅜ
항상 허수아비님 영상 보고느낀건데
컴퓨터 없는사람으로써 너무 부럽다
사람들이 컴퓨터를 자꾸 사니까
세상에 저견적에 번들쿨러... ㅎㄷㄷㄷ 심지어 딥러닝으로 cpu 혹사하는 컴인데 ㅎㄷㄷ
딥러닝이 cpu 혹사??
@@frankOcean825 딥러닝이 뭔지는 아세요?
김아무개 ㅋㅋㅋ ㅈ문가 납셨네
@@frankOcean825 ? it업체 근무중입니다만. 댁은 어디서 근무하시길래 딥러닝과 cpu혹사가 관련이 없다고 하시는지?
ㅋㅋㅋㅋㅋ 코딩노예인거 자랑하누 커리어 길어야 20년인 직종이 ㅋㅋㅋㅋㅋ
그래픽카드에 비해서
cpu 쿨러는 정품을 써버리는....
4:54 앗..아아 그래픽카드 떨어질 거 같다 떨어지면 유튜브 각인가요?ㅋㅋㅋ
ㄴㄴ 파산각인듯
딥러닝이란 한마디로 기계가 인간처럼 생각하게끔 만든다는 기술인듯 앞으로 양자 컴퓨터가 나오면 가능할듯 저학생들이 말하는 함수 라고 이야기할것없이 인간은 무수한 신경세포로 생각하고 행동하여 닥쳐오는상황을 대처하는개념인데 그신경세포처럼 컴퓨터에 신경세포를 주입시키는개념인듯
슈퍼플라워는 고가파워중에선 돈 값 못하기로 소문났는데.. 시소닉 플레티넘이나 포커스 골드였으면.. 메인보드는 애즈락 타이치 보다는 크헤 7이 좀 더 좋았을 조합이라 개인적으로 아쉽네요.
배우신분
파워는 델타지
@@user-vp3un3vg1j
옛날 fsp가 무명파워였다가 벤치마크에서 갑자기 일약 스타로 떠올랐는데,
그 배경에는, 사실 대기업에 납품되는 파워 대부분이 fsp였음.
fsp가 스타로 떠오르면서 가격이 올라서 대기업들이 다른 파워로 넘어갔는데 그게 델타.
그래서 델타도 대기업들이 인정한 좋은 파워다!!!
라는 믿음이 깔려있는데...
사실, 회로를 보면 그렇게 믿음직스럽지 못함.
캐패시터가 너무 코일에 가까이 있어서,
당장의 수치상으로는 믿을만하지만 설계상으로는 수명이 짧음.
댓글에 공대분들이 등장하시면서 자세한 내용들 알려주시는데 어려워요!! ㅋㅋ
간단하게 말씀드릴게요~
딥러닝이란 사람으로 따지면 말 배우는 애기와 비슷하게 프로그램을 짜주는 거에요.
그럼 컴퓨터가 중복적인 데이터를 사람이 미리 짜놓은 길 대로 러닝 즉 공부를 하는거죠
(중복적인 공부=딥 러닝)
.
마치 애기에게 부모님들이 "아빠""엄마" 란 단어를 말하게 하기 위해 아이 앞에서 무수히 말해주는거와 같은 방법이라 보시면 됩니다.
.
물론 개념적 이론적 으론 조금 다른 부분이 있지만 비스무리한 맥락이에요 헿 저는 이만 뿅
대학원생이 자비로 한건아닐거고 그렇다고 교수 돈도 아닐거고 학교 지원금 받은거 일텐데. 흔치 않은 컴이네요 ㅎㅎ
님 프로필 먼지인줄암
프로젝트 연구비가 별도로 잡혀있을겁니다
자비는 당연 아닐테고 보통 과제비로 서버용 PC구매할때는 조립용은 엥간해선 구매하기 힘들거에요. 서류 올리기가 복잡해져서...어찌됐든 공학도들 화이팅 ㅠㅠ
빅버드
근데 현존하는 브랜드pc중에 저만한게 없기 때문에 학교에서 이해해줄듯요ㅎㅎ
아니면 삼성에 따로주문넣어야할듯
@@dkrk465 프로젝트 연구비로 ... 1000만원... 이라 할지라도 쉽진 않아요 ㅎㅎ공대 대학원 잠깐 있어봐서 ..
원래 이런것들이 난이도는 보통과 큰 차이가 나지는 않죠.
진짜 문제는 개인 사업하는 사람으로써 감당하기 어려운 무지막지하게 비싼 물건이라
실수로 뭔가 하나 부서진다던지 하면 끄음찍한 상황이....
사람이 완벽할 수는 없으므로 실수를 할 수도 있는데 이런거 건들때 발생하지 않기만 바래야죠....
사장님께서는 국내 Deep Learning 연구 분야에 기여하고 계신 것입니다. 훌륭하십니다.
속으로는 이런거가져오지말아다오하면서 몸이떨리실텐데 부품에흠집날까봐 떨지못하시는 두분...
ㅋㅋ 저거 받은 이상 왠만큼 비싼거는 다 받으셔야겠는데요;; 스스로 무덤 파신듯
사장님 말씀하신대로 딥러닝은 인공지능 연구라고 이해하시면 될것 같습니다.
저는 AI(인공지능)라는 말이 기자들이 부풀리기 쉬운 용어이기도 하고 비전문가가 들었을때 직관적으로 매칭이 안되는 말이라서 싫어하는데요. 보통 요새 들어 대중매체에서 말하는 인공지능 기술이라는건 기계학습이라는 분야에서 나온 말입니다.
특별한 일을 수행하는 프로그램이 추가로 각종 데이터를 얻어서 더 일을 잘 수행하게 하는게 목적이구요. 이 교육방식에 따라 세부적인 명칭이 바뀝니다.
이 방법 중 인공신경망을 통한 학습방법이 있는데 학습 레이어를 늘려서 좀 더 결과가 느리게 나오는 대신 복잡한 학습이 되게끔 설계한 경우 딥러닝이라고 합니다. 그래서 좀 더 좋은 하드웨어가 필요한 경우가 많죠.
와 타이탄 볼타가 2개라니...
작업시에 저 시스템(타이탄 V 2개)의 경우 이론상 이세돌과 대국했던 알파고 성능(300TFlops)의
약72% 정도(대당 110TFlops이므로 2대는 220TFlops)의 성능이 나오는 시스템 구축이 가능합니다.
예를 들어 위 시스템 성능은 개발자가 아침에 출근해서 작업 돌리고 퇴근전에 결과를 확인하고 재작업을 돌리는
상황이라면 일반적인 1080ti 2개 설치된 pc의 경우 출근해서 작업걸고 이틀뒤에 결과를 확인해야 하므로
위 시스템이 시간을 비용으로 본다면 결코 비싼 컴퓨터가 아니죠
쉽세 말하면 3+9=12 라는걸 예전엔 컴퓨터에 알려줘야 되는데
딥러닝이나 머신러닝 은
3+?가 12 나오게 해라 라고 하면
컴퓨터가 ?1부터 넣어 봅니다 답이 맞을때까지 찍어 봅니다 1넣어보고 안되면 2넣어보고 이런식으로 이걸 엄청 많이 돌리는 겁니다
딥러닝을 최대한 간단하게 설명.
2차 함수 그래프의 그림이 그려져있을 때,
f(x) = ax^2 + bx + c = y
를 만족하는, 그림에 최대한 근접한 a,b,c를 찾는게 머신러닝.
딥러닝은
f2(x) = f(x) = y
머신러닝이 2단계 이상 넘어가면 딥러닝.
보통 범용 딥러닝을 쓸 때는, 몇차함수인지, 몇단계인지를 설정하고 돌림.
단계가 올라갈 수록 시간이 무궁무진하게 증가.
10:16 저건 얼마짜리인가요.. ㄷㄷ;;
ㄷㄷ
와 프사 ㅎㄷㄷ
컴공과 가겠다고 공부한 고등학생 시점에서 마지막 설명을 좀 정리해 드리자면
입력이 들어오면 사람이 정해둔 계산과정을 통해서 값을 내주는게 일발적이라면
딥러닝은 계산과정을 모르니까 데이터를 잔뜩 집어넣어서 뭐가들어가면 뭐가 나오더라는 규칙을 찾는게 딥 러닝입니다. 근데 그 규칙을 사람이 이해하기는 불가능하다 라는게 단점으로 꼽힙니다.
하이엔드급은 고급진 느낌보단 특이한 느낌이 더강한듯
1세대 쓰레드 리퍼 조립 동영상때 어떤 분이 댓글로...타이탄 v 갖고 오겠습니다 라고 하길래 농담인줄알았더니 그것이 실제로 일어나 버렸습니다. ㅋㅋㅋㅋ
딥러닝 비슷한 분야 종사자입니다.
흠.. 대학원생이 저렇게 비싼 컴퓨터를 맞춘다고요? 요즘 클라우딩 시스템이 얼마나 잘 되어있는데.
구글의 클라우드 플랫폼이나 아마존의 AWS 아니면 심지어 네이버의 네이버 클라우드 플렛폼에서도 저정도 성능의 컴퓨터를 사용한 양만큼 돈을 지불하고 사용할 수 있어요.
인터넷으로 연결해서 수십억짜리 슈퍼컴퓨터 서버의 성능을 이용해서 인공 신경망을 학습시키는 방법인데 대학원생이고 연구 목적이면 아마 일부는 무료로 사용할 수 있게도 되어있어요.
연말이라 예산을 빨리 해치워야해서 그런가.. 원래는 저렇게 까지 안하는데..
그리고 보통 리눅스는 cpu로 AMD 잘 안쓰는데 AMD 쓰시네요. 뭔가 이유가 있는거 같은데 궁금하네요.
딥러닝 종사자인데요.. 제가다니는 회사도 AWS 나 gcp로 매달 2천만원씩나와서 저렇게 딥러닝전용 컴퓨터 2개사니 5개월도 안되서 본전찾더군요.
아닙니다 하나 맞추는게 더욱 돈아끼는방법입니다
학부생이지만, 인공지능에 관심이 많아서 저 비슷한 세팅으로 vga만 2080인데 생각보다 쓸만합니다. 제가 24시간 학습을 돌리는게 아닌지라 윈도머신에 아나콘다 + env로 텐서플로우 + 케라스 + opencv로 CNN 학습하는데 문제가 없더라구요. 캐글이나 칼텍 데이터셋만 봐도 압축이 어마어마한데 그런데에서는 암드 시퓨가 빛나더라구요
@@김경수-f3z2v 리눅스에서 AMD 잘 안쓴다는건 상당히 선입견이신거 같은데... 인텔과 암당 두 CPU 모두 리눅스 환경에서 매우 잘 돌아갑니다... 단일 코어로는 INTEL이 장점이 있지만 멀티코어로는 AMD가 장점이 있는거 같습니다. 그리고 비용적인 측면에서도 어느정도 절충안이 되기도 하고요.
연구비 중 자재비로 산 컴퓨터일거 같네요ㅎㅎ
으아 새벽에 딩굴대다가 잘봤습니다...
그것도 오늘 회사 서류 발표 때문에
... 근데 자소서를 보고 있는데 회사이름을
잘못 기입... 저를 20cm 자로 때려 주세요
허수아비님 흑흑흑 ㅠㅠㅠ
꼭 가고 싶은 회사였는데
학생들 실험실비 받아서 시스템 맞춘거 같은데 하드한 작업해야 하는데 케이스를 너무 pc형으로 가는게 아쉽게 보이네요. ㅜㅜ 이번 기회에 워크스테이션 서버쪽 환경도 알아보시면 괜찮을듯해요 ^^
꿈지구 그러게 말입니다..
저거는 서버 업체에서 부탁해야되는거 아니냐..??ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ솔직히 일반 컴퓨터 업체에서 저런 부품 불량나면 바로바로 구하기도 어려움...
4:42
노트북을 보십시오 쿠로무쿠로가 재생되고있습니다.
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
걱정되서 한 마디해봅니다
츤데레처럼 자꾸 해주시는 맘도 알겠지만은 그래도 저 정도가격은 확실히 거절하시는게 좋을것 같습니다.
만에 하나 실수라도 하나 하면 안켜지기라도 하면 어떻게 감당하시려고요...
이번엔 진짜 " 이건좀;; " 이였습니다
딥 러닝이 뭐냐면, 데이터한테 “진실을 말해라”라고 자를 들이대는 겁니다. (웃음)
ㅋㅋㅋㅋㅋ 정확하네 ㅋㅋㅋㅋㅋ
(쑻)
으
헬멧을 씌우고 진실의 방으로 데려가는 과정이죠
@@albislunar7831 그게 뭔데 씹덕아
6:30 정전기 방지 비닐은 비닐 안쪽으로만 적용되고 바깥은 오히려 전자기기 고장의 원인이 될 수 있는걸로 알고 있습니다. 정전기 방지 비닐 원리를 검색하시면 어렵지 않게 이해하실 수 있습니다. 특히 마더보드같은 경우 면적도 넓어 AS 발생의 많은 통계가 포장을 뜯고 마더보드를 정전기 비닐 위에 올리면서 나는 고장 이라고 합니다. 비닐에 써있는 static sensitive device는 그냥 정전기에 취약한 제품이라는 뜻이며 비닐에 대한 설명이 아닙니다.
허헠... 대기업 되셨네
종범?
@@박서진-r2j 윙?
가족상본?
허수아비님 영상만 오질라게 보다가 컴퓨터 조립 법 알게 됐습니다
내가 일하는 연구소 워크스테이션보다 성능 좋을듯ㅋㅋㅋㅋ
허수아비 님 인터뷰 보니까 개구리와 전갈 얘기까지 하시는 거 보면 분명 영화 덕후가 확실함
허수아비 채널 역대급이네요
...??? ㅗㅜㅑ 딥러닝정도면 허수아비님 가게에서 취급하기엔 상당히 난도가 있는 컴퓨터였을텐데..
허수아비님이 다루는 용도가 넓어지시는걸 좋아해야할까요 와우....
곰써멀이 좋습니다. AMD기본 잘만의 서멀구리스랑 열전도율이 두배 이상 차이 납니다~
댓글 거의 안달고 재미있게 영상 보는 시청자입니다.
말투나 목소리가 뭔가 학교 선생님 같아서 즐겨보고 있습니다.
새해에도 복 많이 받으세요.
와 차 한대가격이다 ㅎㅎㅎ
헐 허수아비님 대전에 계실줄은 꿈에도 몰랐어요.. 같은 지역이라니.. 여기서 컴퓨터 살걸..
아 서울이네요 하하하...
이번영상 하이라이트
12:23
직원
"저희 점심 뭐먹습니까?"
허수아비
"점심? 탄수화물"
GPU는 단순계산에 특화되어서 많은 량의 단순 데이터 처리가 필요한 딥러닝이나 인공지능에 꼭 필요한 부품입니다
비유를 하면 CPU를 교수님 한명 GPU하나에 초등생 100명이라고 생각하시면 됩니다 더하기 빼기 100문제를 교수님 한명보다 초등학생 100명이 푸는게 빠르죠?
기억 나는 건 점심은 탄수화물..
대학교 연구실에서 정말 저예산으로 딥러닝하나 보네요. 보통은 기업이나 연구실등에 납품하는 업체가 있죠. 서버처럼 랙형태로 만들어가지고. 모델명은 기억안나지만 12GB 짜리 카드 8개 꼽고 당연히 하드는 레이드로 구성한 3000만원짜리 저렴이들을 엔트리레벨로 쓰죠. 물론 예산에 따라 스펙을 조정해야겠지만. 그래픽카드 2개짜리로는 시뮬레이션 몇개 돌리지는 못하겠어요.
점심 탄수화물 ㅋㅋ 마지막 뭐에옄ㅋㅋ
허수아비님 목소리들으면 삼촌같애서 안정됨 ㅇㅁㅇ..
저컴으로 지뢰찾기 하고싶다..
저거 사양이 더 높아야함
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ ㅁ ㅊ놈들
@햄피스트 ktx ㅋㅋㅋ
도랐냐고 ㅋㅋㅋㅋ
ㅋ
이기세로 계속가시면 언젠가 드라군도 한마리 조립시킬 기세네요 ㄷㄷ 딥러닝 클라쓰;
1:52 순간 맛상무 온줄...
딥러닝, 빅데이터 분석 등 분산병렬처리를 하는 PC는 생각보다 자본이 많이 투입되긴 하죠 ㅎㅎ 제가 다니는 회사에서는 중소규모로 그럭저럭 하둡 에코시스템 돌리는 서버 PC를 맞추는데만도 CPU 코어 기준으로 128코어를(4대) 쓰고있네요. 그리고 보통은 이런거 맞춰주고 납품하는 업체가 따로있구요.
안대요,,,, 애자락은,,,,,
애즈락 저가보드 쓰다가 안좋은 추억이,,
물론 타이치는 무시못함
애즈락 타이치는 좋은 보드입니다...아 물론 인텔 z390 칩셋에서요...암드 보드로 애즈락은 모르겠습니다ㅋㅋ..
애즈락이 디씨컴갤에서부터 인식이 안좋아졌나.. 옛날에는 이정도는 아니었는데 디씨에서 애즈락을 존나 까면서부터 더 심해진것같은 느낌...
자꾸 좆문가들이 애자락 애자락하는데 전문가들은 에즈락 좋다고하고 과연 누구말이맞을까
어디 다른데서 카더라 돌아다니는거보고
애즈락만 보이면 애자락 애자락 하면서
개거품을물고 까대기 바쁜 좆문가들 많은데
타이치가 어느정도 급인지 알고 씨부리는건가?
@@훈수-c8v 타이치는 무시못하죠,, 애즈락 저가 쓰다가 안좋은추억있어서
'심화학습 및 예측 가능 인공지능' 수준으로 정의할 수 있겠네요.
인공지능이 생산하는 단위는 인간 보다 월등할 것이므로 .. 그래픽처리도 인간의 감각능력보다 훨씬 높겠네요.
인간이 만들어 내고 확대해서 보고 있는 극초미립자 보다 어쩌면 더 정밀한 작업도 가능하지요.
그래서 그런 것을 실현해 낼 수 있는 그래픽카드 성능이 필요하고 ..
필요가 필요를 낳는 세상이네요.
정밀한 물건의 진품, 가품 판단이나 가공할 때에도 쓰일 수 있고, 원자단위까지 수시로 살피고 계산해야 하는 분야에서도 필요하고 ..
늘 봐도 저 장패드에 너무 눈이간다
딥러닝은 대충 설명하자면
기존 컴퓨터나 프로그램은 설정해준 것에대한 값이 나오는데
딥러닝은 컴퓨터에게 가르친다고 볼수도 있죠 고양이 또는 강아지 사진을 주며 답을 알려주면 학습을 하는...
근데 대학에서 ai 관련 연구하면 보통 학교꺼 원격으로 땡겨쓰지 않음?
학교 서버가 cpu 타임에 비해서 비싸다거나 연구 과제 시작할때는 그냥 사버리기도 하죠 ㅎㅎ
모 회사는 코그넥스의 최소 권장사항에도 못 미치는 RTX 카드 달랑 하나 끼워서 딥러닝 하는데, 이 학생들은 호강하는 셈이군요.
AMD 쓰레빠 다음으로 무시무시한 시스템을 조립 하셨군요 ㄷㄷㄷㄷ
딥러닝이란 쉽게 말하면 연속적으로 정보를 학습하면서 그 안에서 더 발전된 정보를 찾아내고 그 정보들을 더 발전시키는 체제를 말합니다. 사람이 스스로 생각하듯 인공지능도 스스로 학습하고, 생각하면서 분별능력을 갖추게 되어가는 것이지요.. 어찌보면 무섭습니다