보다 심도 깊은 인사이트의 확보

기계 학습의 속도와 접근성이 향상되고 있습니다. 고객은 스마트한 도시를 건설하고 지능형 자동차를 운전하며 개인 맞춤형 의료 서비스를 제공하는 데 엄청난 양의 데이터를 사용하고 있습니다. 그리고 이것은 시작에 불과합니다.

인텔과 함께 하는 AI 데이

오늘날, 머신 러닝과 인공 지능은 기술 혁신의 중심에 자리하고 있습니다. 인텔의 리더십 키노트를 비롯해, AI의 가속화, 세상을 더 나은 곳으로 만들기 위한 AI의 활용법, AI에 대한 접근성 개선 등의 주제에 관한 산업 패널을 통해 자세한 내용을 알아 보십시오.

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무한한 가능성의 기계 학습

데이터 과학자, 개발자 및 연구자는 기계 학습을 활용하여 이전에는 불가능했던 인사이트를 확보하고 있습니다. 경험을 통해 학습하는 프로그램은 인간 유전체가 어떻게 작동하는지 연구하고 이전에는 불가능했던 수준으로 소비자 행동을 파악하며 구매 권유, 이미지 인식 및 사기 방지용 시스템을 개발하는 등의 용도에 활용할 수 있습니다.

이제 기존 하드웨어 인프라를 통해 기계 학습 및 딥 러닝 응용 프로그램을 빠르게 확장하고 보다 효율적으로 인사이트를 확보할 수 있습니다. 널리 사용되는 오픈 프레임워크가 인텔의 고급 수학 라이브러리와 함께 인텔에 대해 새롭게 최적화된 덕분에 인텔® 아키텍처 기반 플랫폼이 이러한 프로젝트에 적합한 제품으로 거듭나게 되었습니다.

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머신 러닝을 활용하여 잠재 고객을 증가시킨 인텔에 대해 알아보기 ›

더욱 빠른 머신 러닝으로 향하는 레이스

특정 알고리즘의 성능에서 현재 인텔이 목도하고 있는 것과 같은 큰 폭의 속도 향상은 기존의 고성능 컴퓨팅에서는 좀처럼 찾아 보기 힘든 현상입니다. 문제가 잘 정의되고 최적화 작업이 이미 수년 전에 이루어져 있기 때문입니다. 하지만 머신 러닝 알고리즘에는 여전히 개선의 여지가 존재합니다.

러시아 팀의 소프트웨어 아키텍트인 Andrey Nikolaev는 그와 그의 동료들이 주어진 시간 내에 가능한 최대로 알고리즘을 최적화한 것 같다고 말합니다.

“그리고 내일이 되면 속도를 얼마나 더 향상시킬 수 있는지 우리 스스로 이해하거나 누군가 와서 알려주겠죠” “최적화는 영원히 할 수 있는 일입니다”라고 그는 덧붙입니다.

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개발자를 위한 오픈 소스 리소스

기계 학습 및 딥 러닝용 오픈 소스 프레임워크뿐만 아니라 분산 교육 및 평가를 위한 코드 및 레퍼런스 아키텍처도 이용해 보십시오.

Caffe*로 더욱 빠르게 구축되는 딥 러닝 응용 프로그램

이미지 인식에 널리 사용되는 오픈 소스 개발 프레임워크는 인텔® 아키텍처에 최적화되어 있습니다.

인텔® 개발자 존의 다양한 Caffe* 리소스 (영어)

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Theano*로 대규모의 연산 집약적 조사 지원

딥 러닝 모델 작성을 위해 만들어진 Python 라이브러리는 인텔® 아키텍처에 최적화되어 있습니다.

Theano* 시작하기 (영어)

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Spark 분석 속도 향상

오픈 소스 데이터 처리 프레임워크의 기계 학습 라이브러리인 아파치 Spark* MLlib에는 인텔® 아키텍처가 지원됩니다.

Spark 클러스터에 더욱 빠르게 구축되는 응용 프로그램 (영어)

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신뢰 분석 플랫폼을 사용한 개발의 효율화

기계 학습 기능이 사전 구성되어 있는 인텔의 오픈 소스 신뢰 분석 플랫폼 덕분에 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드 분석 앱을 더 쉽게 구축할 수 있습니다.

Spark와 인텔의 신뢰 분석 플랫폼 (영어)

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인텔의 소프트웨어 개발자 리소스

데이터를 모니터링하고 귀중한 인사이트를 신속하게 제공하며 프로세스를 자동화하고 예측 분석의 속도를 높여주는 도구를 개발하십시오.

인텔® 개발자 존의 기계 학습 리소스

인텔® 아키텍처에서 기계 학습의 성능을 향상시키는 도구, 기술 및 프레임워크입니다.

인텔 개발자 존 방문 (영어)

인텔® MKL(인텔® Math Kernel Library)

수학 처리 루틴을 가속화하고 응용 프로그램 성능을 향상시킬 수 있는 자산이 포함된 고성능 라이브러리입니다.

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인텔® MKL의 심층 신경망 기술 미리 보기 (영어)

인텔® 데이터 분석 가속화 라이브러리(인텔® DAAL)

고도로 최적화된 라이브러리로, 모든 데이터 분석 단계와 오프라인, 스트리밍 및 분산형 분석에 적합한 알고리즘 빌딩 블록을 제공하여 빅 데이터를 빠르게 분석할 수 있도록 지원합니다.

인텔® DAAL에 대한 자세한 내용 (영어)

인텔® DAAL의 오픈 소스 옵션 (영어)

인텔® 최신 코드

개발자가 다양한 수준의 확장식 병렬 성능을 제공할 수 있도록 지원하는 기술 리소스와 무료 교육이 포함되어 있습니다.

인텔® 최신 코드 활용 (영어)

인텔 기계 학습 제품

기존 데이터를 사용하여 새로운 인사이트를 확보하고 고객 행동의 패턴을 파악하며 시장 기회를 발굴해 보십시오. 현재의 확장형 프레임워크에서 모두 가능합니다.

인텔® 제온® 프로세서 E5 제품군

기존 서버급 인프라에서 높은 처리량을 기록했습니다.

인텔® 제온® 프로세서 E5 제품군에 관해 더 보기

인텔® 제온 Phi™ 프로세서 제품군

견고하고 확장 가능한 인프라에서 심층 신경망 교육 시간을 단축할 수 있습니다.

인텔® 제온 Phi™ 프로세서 제품군에 관해 더 보기

연구자를 위한 리소스

인텔이 학생, 연구자와의 협업을 통해 최신 기술을 활용하고 협력 커뮤니티를 형성하는 방법에 대해 알아보십시오.

인텔® 고등 교육 연구 프로그램

인텔과 대학 연구소 간의 협업을 소개합니다.

쇼케이스 방문 (영어)

인텔® 개발자 존 무료 소프트웨어 툴

우수한 학생, 교육자, 학술 연구원, 오픈 소스 기여자를 위한 소프트웨어 개발 제품과 사용자 포럼 지원을 선택하십시오.

무료 툴 알아보기 (영어)

인텔 연구소

효율적인 컴퓨팅, 생동감 넘치는 환경, 운송, 기타 주요 연구 영역에 관한 최신 개발 소식을 확인하십시오.

인텔 연구소에 관해 더 보기 (영어)

인텔 IT 피어 네트워크

인텔 전문가 커뮤니티에서 제공하는 기계 학습 사고 리더십에 대한 최신 소식입니다.

머신 러닝의 혁신을 이끌다

인텔이 머신 러닝의 역할을 학문 추구에서 혁신 동력으로 어떻게 바꾸어 가고 있는지 알아보세요.

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머신 러닝: 빅 데이터 문제에 대한 해답

데이터의 양이 늘어나면서 머신 러닝을 이용해 복잡한 모델을 학습할 수 있는 확장형 시스템에 대한 수요 또한 높아지고 있습니다.

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기계 학습: 전체 스택 보기

인공지능, 빅 데이터, 기계 학습 및 딥 러닝의 진상을 확인해보십시오.

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컴퓨팅 네트워크의 속도를 높여주는 인텔® Math Kernel Library(인텔® MKL)

인텔의 고도로 튜닝된 라이브러리로 하드웨어의 최대 성능을 활용하실 수 있습니다.

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