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구글 인공지능 데모를 직접 해보려면…

인공지능 실험(AI Experiments)은 구글이 개발 중인 기계학습과 인공지능을 이용한 콘텐츠 데모나 체험판을 모아놓은 것이다. 이곳에는 기계학습을 이용한 응용 프로그램과 신경망을 이용한 그림 그리기 게임 등이 있어 앞으로 인공지능으로 뭘 할 수 있을지 알 수 있는 콘텐츠를 실제로 체험해볼 수 있다. 몇 가지 살펴보면 먼저 조르지오캠(Giorgio Cam)은 스마트폰 카메라로 물체를 찍으면 인식한 물체에 관한 가사를 음악에 맞춰 즉흥적으로 만들어내는 기계학습을 이용한 응용 프로그램이다. 기계학습으로 이미지를 인식, 구글의 클라우드 비전 API와 오픈소스 음성 합성 시스템(MaryTTS) 등 이미지 인식과 음성 합성 기술을 더한 것이다. 이 응용 프로그램은 PC와 안드로이드 스마트폰 모두 지원한다. 다만 이용하려면 카메라가 필요한 만큼 실제로 사용해보려면 스마트폰 쪽이 편하다. 이 앱을 이용해 코카콜라 캔 같은 걸 찍으면 경쾌한 리듬에 맞춰 코카콜라 랩을 선보이는 식이다. 퀵드로우(Quick, Draw!)는 신경망을 이용한 그림 그리기 게임이다. 그림을 그리면 계속 음성을 통해 어떤 그림을 그리고 있는지 정답을 예측해서 말한다. 자신이 그린 그림과 점수는 SNS를 통해 공유할 수도 있다. 인피니트 드럼 머신(The Infinite Drum Machine)은 컴퓨터에 어떤 태그도 주지 않고 수천 개에 이르는 음원 데이터를 매일 학습시켜 데이터 시각화 알고리즘(t-SNE)으로 정리한 것이다. 유사한 소리를 색상별로 분류해놨고 둥근 원형 안에 있는 소리를 수동으로 울리거나 여러 원형으로 배치해 복합적인 리듬을 만들어볼 수도 있다. 물체 번역기(Thing Translator)는 클라우드 비전 API와 번역 API를 결합해 스마트폰 카메라로 촬영한 물체를 인식하고 곧바로 다른 언어로 번역해주는 것이다. 구글 번역 역시 카메라로 찍은 텍스트를 번역해주는 기능을 지원하지만 이를 더 발전시킨 것이다. 실시간으로 번역을 해주는 것이다. 다음으로 버드 사운드(Bird Sounds)는 기계학습을 통해 다양한 새소리를 정리한 것이다. 학습 데이터가 주어지면 비슷한 조류를 모아 시각화한다. 새 이름을 영어로 표시하고 클릭하면 소리를 재생할 수 있다. 다른 동물 울음소리도 마찬가지로 분류, 정리한다면 파충류나 포유류 관련 데이터베이스를 만드는 것 같은 활용을 생각해볼 수 있다. 이곳에는 1만 4,482 종류에 이르는 음성 데이터를 읽어 들이는 만큼 테스트를 해보려면 PC를 이용하는 게 좋다. AI듀엣(AI Duet)은 신경망을 이용해 인공지능과 함께 음악을 만들 수 있는 소프트웨어다. 인간이 키보드로 멜로디를 연주하면 신경망이 반음 낮추거나 올리는 등 조금 편곡을 더해 원본을 모방한다. 말하자면 자신의 음악에 대해 신경망이 어떻게 반응할지 즐길 수 있는 것이다. 비주얼라이징 하이-디멘셔널 스페이스(Visualizing High-Dimensional Space)는 기계학습을 통해 무슨 일이 일어나고 있는지를 시각화 도구를 통해 고차원 데이터를 보거나 검색할 수 있게 해준다. 텐서플로우 오픈소스 도구로 공개를 목표로 한 것으로 코더가 시각화된 데이터를 검색할 수 있도록 해준다. 다음 서비스(What Neural Networks See)는 카메라를 통해 신경망이 어떤 레이어에 물체를 인식하고 있는지를 알 수 있게 해준다. 현재 공개된 건 8개지만 앞으로 이곳에는 새로운 인공지능과 기계학습 이용 도구 등이 계속 추가 공개될 예정이다. 관련 내용은 이곳( https://aiexperiments.withgoogle.com/ )에서 확인할 수 있다.
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RAM 업그레이드시 이것만큼은 확인하고 구매해서 업그레이드 하자!
안녕하세요. 여러가지 IT 정보매체 CHCH 입니다. 이번에는 RAM 업그레이드시 주의해야할 사항에 대해서 제가 알고있는 것 전부 다 털어서 설명하고자 합니다. 특히 노트북 RAM 업그레이드 하실려는분들은 이 글을 반드시 참고해주세요. 1. 데스크탑 RAM? 노트북용 RAM? 첫번째로 RAM 업그레이드 하실 때 가장 많이 실수를 범하시는 것이 데스크탑 RAM과 노트북 RAM을 혼동하시는 것인데요. 주로 노트북 RAM을 업그레이드 하실려 할 때 컴퓨터에 관하여 잘 모르시는분들 중 데스크탑 RAM을 주문하시고 나서 노트북 뚜껑을 열었을 때 RAM 크기가 달라 낭패를 보신 경험이 대다수 이실 겁니다. 노트북용 RAM은 위 왼쪽 사진을 보시면 데스크탑 RAM과는 다르게 세로폭이 1.5배가량 넓고, 가로 길이가 1/2 정도 작은 크기를 가진 RAM입니다. 이 RAM은 정식 명칭이 SO-DIMM 이라는 노트북용 RAM으로 분류가 되어있으며, 만약 노트북 RAM을 업그레이드 하실려면 적어도 SO-DIMM RAM으로 주문하셔야 합니다. 컴퓨터와 규격 자체가 다르니 이 부분은 필히 주의하셔야 합니다. 2. DDR3? DDR4? DDR3L? 버전 차이점 RAM을 보시면 이름이 DDR3-12800 , DDR4-17000 등 앞에  " DDR " 이라는 영문 뒤에 붙어 있는 숫자는 RAM을 업그레이드 하시기전 대충 봐야 할 게 아닌 필수적으로 보아야 할 부분입니다. 특히 DDR 뒤 마지막 숫자인 3,4 이 부분을 제대로 확인하셔야 되는데, 그 이유는 DDR3 와 DDR4 RAM의 규격이 완전히 다릅니다. DDR3 슬롯에 DDR4 버전 RAM은 절대 장착이 불가이며, 반대로 DDR4 슬롯에 DDR3 RAM도 또한 장착이 절대로 불가합니다. 특히 RAM 버전중 DDR3, DDR3L 버전의 RAM을 많이 헷갈려 하십니다. 이 2개 버전의 RAM은 이론상으로는 동일 규격이 맞지만, 전력소모량이 다른 RAM 이라고 이해하시면 되는데요. 노트북 제품마다 서로 지원하는 모델이 있는 반면, 지원하지 않는 모델이 훨씬 많기도 하는데요. 특히 DDR3 슬롯에 DDR3L 버전 RAM이 장착이 되어도 상관이 없는 모델도 있지만 반대로 DDR3L 슬롯에 DDR3 버전 제품이 장착이 안되는 제품들도 있습니다. 어떤 노트북 제품은 무조건 DDR3 버전만 장착이 가능한 제품도 있으니, 구형 노트북일 수록 RAM 버전이 어떤 것인지 정확하게 확인하시고 구매하시기를 바라겠습니다. 3. 메모리 클럭차이 / 3,200MHz ? 2,666 MHz? 3번째는 클럭차이 입니다. 클럭차이 부분은 영문 버전만 동일하다면 같이 써도 무방합니다. 하지만 여기에는 치명적인 단점이 존재하는데요. 같은 버전이라 해도 클럭이 다르면 낮은 클럭으로 RAM이 읽혀진다는 것입니다. 예를 들자면 DDR4 PC4-21300 ( 2,666 MHz) 8 GB DDR4 PC4-25600 ( 3,200 MHz) 8GB 이렇게 RAM이 2가지 제품을 데스크탑에 같이 장착한다면 RAM  2개 중 낮은 클럭을 기준을 잡고 그 제품 성능에 동일하게 맞춘다는 단점이 있습니다. 라이젠 CPU에 3,200MHz를 맞추겠다고 PC4-25600을 달아도 안에 21300 버전인 2,666MHz 클럭이 가진 제품이 존재한다면 25600 제품이 21300 제품 속도를 낸다는 것이죠. 이 부분은 라이젠 3세대 이하인 CPU를 가지고 계신다면 필수적으로 보고 업그레이드를 진행하셔야 합니다. 4. 제조사 차이? 4번째는 제조사입니다. RAM도 또한 삼성, 에센코어, G.Skill, 커세어, 팀 그룹, 마이크론 등 수많은 제조사가 존재하는데요. DDR1, DDR2 시절의 RAM 경우에는 제조사별로 호환성 문제가 조금은 있었지만, DDR3 및 DDR4 경우는 제조사가 달라도 충분히 혼용이 가능하니, 최신 컴퓨터라 하시면 문제 없이 사용이 가능합니다. 다만! RAM 오버클럭을 한다면 제조사마다 RAM 오버 가능 수치인 오버 수율이 다 다르니, RAM 오버를 하고 싶으시다면 같은 제조사 제품을 구매하는 것으로 추천드리며 특히 삼성 RAM 위주로 구매하시면 되겠습니다. 삼성 RAM이 현재 존재하고 있는 RAM 제품 중에 오버수율이 제일 좋은 것으로 평가가 나 있기 때문에 G.Skill 및 커세어 같이 비싼 RAM이 조금 부담스러우시다면 삼성 시금치 RAM으로 오버를 땡겨보는 것을 추천드립니다. https://chchhsware.tistory.com/16 (본문출처) * 모든 사진은 Unsplash같은 무료사진 및 출처를 밝히고 사용하고 있습니다. * 제 블로그에 방문해주셔서 감사합니다. 제 글이 유익하셨다면 공감 한번만 눌러주시면 감사하겠습니다!
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