"20. 투기적 병렬성 & Leiserchess"라는 제목의 이 유튜브 영상에서 강사는 본질적으로 특정 작업이 병렬로 수행될 수 있고 더 빠른 코드를 생성할 수 있다고 선제적으로 추측하는 투기적 병렬성 개념을 소개합니다. 그러나 발표자는 이 코드가 비결정적이며 필요한 경우에만 사용해야 하며 더 나은 직렬 코드를 사용할 수 있는 경우에는 사용하지 말라고 경고합니다. 비디오의 상당 부분은 검색 시간을 최적화하기 위해 게임 트리를 가지치기하는 것과 관련된 병렬 알파-베타 검색에 대해 논의하고 검색 알고리즘의 평가 프로세스, 특히 순환 및 정지를 방지하는 데 사용되는 다양한 데이터 구조 및 휴리스틱에 대해서도 설명합니다. 찾다. 비디오는 또한 반복적 심화의 이점과 검색을 위한 더 나은 이동 순서로 이어지는 방법에 대해 다루며, 동일한 조각으로 체스판의 각 위치에 대한 고유한 해시 값을 포함하는 검색 알고리즘에 사용되는 최적화 기술인 Zobrist 해싱에 대해서도 논의합니다.
이 비디오는 또한 조옮김 테이블, 후기 이동 감소, 이동 생성을 위한 비트보드 사용과 같은 체스 엔진에 대한 다양한 최적화 기술에 대해 설명합니다. 연사는 또한 이동이 레이저의 경로에 영향을 미치는지 평가하고 "레이저 커버리지"를 따라가도록 프로그래머에게 조언하는 "투기적 병렬성과 Leiserchess" 주제에 대해 이야기합니다. 발표자는 코드에 이전 표현을 남겨두고 프로그램을 사용하여 변경 사항을 테스트할 것을 제안합니다. 그들은 또한 Leiserchess에서 레이저가 King에 얼마나 가까운지를 측정하기 위한 휴리스틱을 개발했습니다. 더 많은 최적화 제안에는 플레이어의 레이저에 대한 상대방의 근접성을 평가하는 더 나은 방법을 찾고 이동 정렬을 최적화하는 것이 포함됩니다. 마지막으로 적절한 리팩토링 및 테스트 코드의 중요성에 대해 설명합니다.
00:00:00 이 섹션에서 강사는 코드를 최적화하고 더 빠르게 실행하는 방법으로 추측 병렬 처리의 개념을 소개합니다. 여기에는 본질적으로 직렬인 경우에도 특정 작업을 병렬로 수행할 수 있다고 추측하는 것이 포함되며, 추측이 잘못된 것으로 판명될 경우 일부 노력이 낭비될 수 있습니다. 강사는 합계 임계값의 예를 제공하고 부분 합계가 임계값을 초과하는 경우 조기에 종료하여 간단한 최적화를 보여줍니다. 단, 이로 인해 여전히 코드 속도가 느려질 수 있는 예측 가능한 분기가 도입됩니다.
00:05:00 이 섹션에서 발표자는 병렬로 작동할 때 내부 루프에 너무 많이 추가하는 문제를 완화하는 방법에 대해 논의합니다. 그들은 스트립 마이닝을 사용하여 n 반복의 루프를 4 반복의 내부 루프가 있는 4 반복에 대한 n 루프로 대체하는 동시에 임계값이 4 반복마다 초과되었는지 확인하여 비용을 최소화할 수 있다고 설명합니다. 수표. 단락된 루프를 병렬화하기 위해 스피커는 코드에 중단 플래그를 추가하고 이를 재귀적으로 사용하여 합계가 제한보다 크고 플래그를 true로 설정하기 전에 중단되지 않았는지 확인합니다. 플래그를 설정하기 전에 확인함으로써 결정 경쟁을 피하고 진정한 공유 경쟁을 방지합니다.
00:10:00 이 섹션에서는 프로그램이 병렬 작업을 수행해야 한다고 예측하고 해당 작업을 선제적으로 생성하는 투기적 병렬 처리에 대해 설명합니다. 이 코드는 비결정적이며 필요한 경우 성능 목적으로만 사용해야 합니다. 중단 플래그를 재설정하고 병렬 처리에 대한 다른 기회가 거의 없고 필요할 가능성이 높은 경우가 아니면 투기 작업을 생성하지 않는 것이 중요합니다. 이 비디오는 더 나은 직렬 코드를 사용할 수 있는 경우 추측 병렬 처리를 사용하는 것에 대해 경고합니다. 이 접근 방식은 종종 속도 향상 없이 더 많은 작업으로 이어지기 때문입니다. 마지막으로 병렬 처리의 경우 작업이 불필요할 가능성이 사용된 프로세서 수보다 적어야 한다는 정리가 참조됩니다.
00:15:00 이 섹션에서는 검색 시간을 최적화하기 위해 게임 트리를 정리하는 것과 관련된 병렬 알파-베타 검색을 중심으로 논의합니다. Burkhardt Manin과 그의 학생들은 최정렬 트리에서 모든 노드의 차수가 1이거나 최대임을 관찰했습니다. 그들의 아이디어는 첫 번째 아이가 베타 컷오프를 생성하지 못한 후에 가장 좋은 수를 선택했다고 추측하는 것이었습니다. 이렇게 하면 작업을 낭비하지 않고 나머지 자식을 병렬로 검색할 수 있습니다. 코드의 휴리스틱은 어린 형제자매 가중치 알고리즘을 사용하여 깊이가 더 얕더라도 최상의 이동을 선택하는 것과 같이 작업이 올바른 순서로 수행되도록 하는 데 도움이 됩니다. 알고리즘은 또한 불필요한 것으로 판명되면 하위 계산을 중단합니다.
00:20:00 비디오의 이 섹션에서 화자는 병렬화에서 중단된 조상을 확인하고 작업 낭비를 방지하기 위해 주기적으로 나무를 오르는 메커니즘에 대해 논의합니다. 그들은 나무를 끌어 올리는 데 비용이 들기 때문에 얼마나 자주 확인해야 하는지 결정하기 위해 카운터 또는 부두 매개변수를 가질 것을 제안합니다. 화자는 또한 병렬화에서 경쟁을 일으킬 수 있는 전치 테이블과 같은 검색에 사용되는 데이터 구조에 대해 이야기합니다. 그들은 각 작업자에 대해 복제하거나 데이터 경합을 피하기 위해 잠글 것을 제안합니다. 마지막으로 발표자는 더 쉽게 디버그할 수 있도록 코드의 추측 및 기타 비결정적 부분을 해제하는 방법을 권장합니다.
00:25:00 이 섹션에서 연사는 1999년 세계 컴퓨터 체스 챔피언십에서 거의 우승할 뻔한 프로그램에 대해 이야기합니다. 그들은 모두가 동의한 규칙 변경을 제안했지만 유명한 IBM 컴퓨터 Deep Blue에게 졌습니다. 그들은 Sandia National Labs의 1824노드 슈퍼컴퓨터에서 실행 중이었고 유일한 손실은 Deep Blue였습니다. 그들은 프로그램 속도를 떨어뜨리기 때문에 테이블에 액세스하기 위한 잠금을 포함하지 않고 프로그램의 전치 테이블에 경쟁이 있도록 하기로 결정했습니다. 그들은 그들이 선택하는 가치에 영향을 미치고 결국 토너먼트 결과에 영향을 미치는 경주의 확률이 낮다고 계산했습니다.
00:30:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 체스 AI의 의사 결정에 중요한 세 가지 데이터 구조에 대해 설명합니다. 첫 번째는 주어진 코드 깊이에서 최상의 움직임을 추적하고 본질적으로 반복되는 경향이 있는 "킬러" 휴리스틱입니다. 두 번째는 통계 데이터를 기반으로 모든 낮은 순서의 이동을 정렬하는 "최고의 이동" 테이블입니다. 두 데이터 구조는 공유되며 코드를 병렬화할 때 적절하게 관리되어야 합니다. 최종 데이터 구조는 게임 시작 시 최고의 동작을 미리 계산하는 오프닝 북입니다. 그러나 화자는 시작 책보다 매달린 과일이 적고 통계적으로 대부분의 게임은 시작 책이 유익할 만큼 충분히 오래 지속되지 않는다고 제안합니다.
00:35:00 이 섹션에서 발표자는 팀이 가장 강력한 체스 플레이 봇을 만들려고 하는 게임인 Leiserchess에서 시작 책을 만드는 전략에 대해 논의합니다. 연사는 일부 팀이 환상적인 시작을 통해 승리할 수 있는 강력한 오프닝 북을 만들어 성공을 거두었다고 언급합니다. 그들은 또한 양쪽에 하나씩 사용하는 것보다 각 면에 대해 별도의 시작 책을 유지하는 것이 더 효과적이라고 제안합니다. 또한 발표자는 예측 가능성을 피하기 위해 코드에 약간의 무작위성을 추가할 것을 권장하지만 베타 1 동안에는 최적화할 필요가 없다고 경고합니다. 마지막으로 시간 제어가 만료될 때까지 서로 다른 깊이에서 검색을 수행하는 반복 심화 전략을 제안합니다. 연사는 각 깊이의 작업량이 기하급수적으로 증가하기 때문에 이것이 좋은 전략이라고 지적하지만 중요한 정보는 처음 몇 개의 깊이 동안 축적됩니다.
00:40:00 이 섹션에서는 비디오에서 반복적 심화의 이점과 검색을 위한 이동 순서를 개선하는 방법에 대해 자세히 설명합니다. 반복 심화를 통해 전치 테이블은 모든 중간 위치에 대한 최상의 이동 순서 정보를 저장할 수 있으므로 더 깊은 깊이에서 가지치기가 더 효과적입니다. 또한 반복 심화를 통해 시간 제어를 위한 좋은 메커니즘도 제공합니다. 이 비디오는 또한 게임 데이터베이스에 대해 다루고 엔드게임 데이터베이스를 만드는 것이 유익한 이유와 함께 간단한 부울 값이 아닌 짝짓기까지의 거리를 저장하여 엔드게임 데이터베이스에서 순환을 방지하는 방법에 대해서도 설명합니다.
00:45:00 이 섹션에서 발표자는 검색 알고리즘의 평가 프로세스, 특히 순환 및 정지 검색을 방지하는 데 사용되는 다양한 휴리스틱에 대해 설명합니다. 화자는 현재 거리보다 하나 적은 승리의 거리를 찾아 자전거 타기를 피하고 승리까지의 거리를 유지하는 것이 중요하다고 언급한다. 사용되는 또 다른 휴리스틱은 가만히 앉아 있는 것이 일반적으로 이동하는 것만큼 좋지 않은 이동 가지치기와 위치가 너무 좋아서 아무것도 하지 않아도 승리할 수 있을 때 검색을 단순화하기 위해 null 이동이 적용되는 이동 가지치기입니다. . 연사는 또한 Chess의 Zoogs Wang과 강제 이동이 하나만 있을 때 체스 거짓말 검색에서 이동 확장이 사용되는 방법에 대해 설명합니다.
00:50:00 이 섹션에서 발표자는 검색 알고리즘에서 전치 테이블의 사용에 대해 이야기합니다. 이는 전치 이동을 통해 동일한 위치에 도달할 수 있기 때문에 실제로 dag(방향성 비순환 그래프)입니다. 전치 테이블은 동일한 위치를 다시 검색하지 않도록 이동 값을 설정하기 위해 검색된 깊이에 따라 결정된 품질 점수를 저장합니다. 너무 낮은 품질의 동작은 전체 검색을 허용하지 않고 저장된 값의 정확도가 떨어질 수 있으므로 사용하지 않는 것이 중요합니다. 또한 특수 코드를 사용하여 깊이에서 매우 큰 숫자를 빼서 계산한 결합 위치를 저장하여 결합합니다. 검색 알고리즘에 사용되는 최적화 기술인 Zobrist 해싱도 동일한 조각이 있는 보드의 각 위치에 대한 고유한 해시 값과 관련하여 논의됩니다.
00:55:00 이 섹션에서 Leiserson 교수는 Zobrist 해싱의 개념을 설명합니다. Zobrist 해싱은 체스판에서 서로 다른 조각의 위치를 나타내는 해시 함수를 효율적으로 업데이트하는 데 사용됩니다. 해시 함수에는 조각 유형, 행, 열 및 방향의 다양한 조합에 해당하는 난수 테이블 생성이 포함됩니다. 해시 함수는 XOR 연산을 사용하여 모든 조각과 해당 방향의 값을 XOR하여 해시를 계산합니다. Zobrist 해싱은 나머지 조각에 대한 해시를 얻기 위해 제거되는 조각의 값을 XOR하여 해시 함수에서 조각을 제거하는 XOR 속성을 이용합니다. 이를 통해 모든 이동에 대해 단 두 번의 XOR 연산으로 해시 함수를 저렴하고 효율적으로 업데이트할 수 있습니다.
01:00:00 이 섹션에서 발표자는 체스 엔진을 위한 다양한 최적화 기술에 대해 논의합니다. 그는 이동의 Zobrist 키, 점수, 품질 및 바운드 유형의 레코드를 저장하고 이전 이동을 에이징하는 전치 테이블에 대해 이야기합니다. 또한 그는 시간을 절약하기 위해 덜 유망한 움직임을 덜 깊게 검색하는 늦은 움직임 감소의 개념을 언급합니다. 발표자는 또한 보드의 표현과 비트 보드를 사용하여 비트 트릭을 사용하여 비트 이동 및 계산과 같은 작업을 효율적으로 수행함으로써 이동 생성 및 기타 체스 개념의 속도를 높일 수 있는 방법에 대해 이야기합니다.
01:05:00 이 섹션에서 연사는 "추론적 병렬성과 Leiserchess"라는 주제에 대해 논의합니다. 그는 레이저를 다룰 때 할 수 있는 주요 최적화 중 하나는 이동이 레이저의 경로에 영향을 미치는지 여부를 평가하는 것이라고 설명합니다. 또한 화자는 정말 비싸기 때문에 "레이저 커버리지"를 따를 것을 제안합니다. 그는 또한 프로그래머들에게 코드에 이전 표현을 그대로 두고 상황이 동일하다고 주장하는 주장을 삽입하고 변경 사항이 있는지 확인하기 위해 Perfectiy와 같은 프로그램을 사용하라고 조언합니다. 마지막으로 그는 레이저를 King에게 가까이 가져가는 것과 게임에서 위치의 중요성 측면에서 프로그램이 어떻게 작동해야 하는지에 대해 논의합니다.
01:10:00 이 섹션에서 연사는 Leiserchess에서 레이저가 상대방의 왕에게 얼마나 가까이 다가가는지 측정하기 위해 개발한 새로운 휴리스틱에 대해 설명합니다. 그들은 킹에서 레이저까지의 거리를 계산하여 각 동작을 평가하고, 레이저가 멀리 이동하는 각 위치에 대해 하나를 계산하고, 상대에게 튕겨 나오면 추가 값을 계산합니다. 그들은 각 사각형에 도달할 수 있는 최소 수를 취하고 승수를 사용하여 왕 근처에 있는 것이 얼마나 좋은지 가중치를 둡니다. 그들은 그것을 모두 더하고 마법 상수 승수로 곱하여 값을 폰의 분수로 나타냅니다. 결과 숫자의 범위는 평균적으로 최대 약 4개입니다.
01:15:00 이 섹션에서 발표자는 체스 엔진의 효율성을 개선할 수 있는 다양한 방법에 대해 논의합니다. 한 가지 제안은 플레이어의 레이저에 대한 상대방의 근접성을 평가하는 더 나은 방법을 찾는 것입니다. 현재 방법은 계산 비용이 많이 들기 때문입니다. 또 다른 최적화 영역은 이동을 정렬하는 것인데, 특히 선별해야 할 이동이 많은 경우 비용이 많이 들 수 있습니다. 화자는 관련 이동만 정렬하고 불필요한 정렬을 방지하도록 정렬을 최적화하는 방법을 찾을 것을 제안합니다. 연사는 또한 보드에 대한 표현을 변경하는 것이 고통스러운 과정일 수 있지만 더 효율적일 수 있는 비트 보드 표현에 대한 대안이 있다고 언급합니다.
01:20:00 이 섹션에서는 비디오에서 코드 리팩토링의 중요성과 코드를 손상시키지 않고 올바르게 변경되었는지 확인하기 위해 코드를 적절하게 테스트하는 방법에 대해 설명합니다. 발표자는 광범위한 리팩토링 없이 보드 표현을 쉽게 변경할 수 있도록 수정하기 전에 기능 호출에 대한 리팩토링 보드 액세스를 제안합니다. 적절한 테스트는 또한 변경 사항이 정확하고 코드를 손상시키지 않는지 확인하는 데 필수적이며 예측 불가능성을 피하기 위해 코드를 결정론적으로 만드는 것이 중요합니다. 연사는 또한 유명 인사를 만나고 현장에 대해 더 많이 배울 수 있는 귀중한 기회로 다가오는 John Bentley의 강의를 언급합니다.
이 YouTube 비디오는 수년 동안 주변에 있었던 NP 어려운 문제인 순회 판매원 문제(TSP)에 초점을 맞춥니다. 화자는 더 나은 최소 스패닝 트리 알고리즘을 구현하고, 컴파일러 최적화를 활성화하고, 테이블 조회 알고리즘을 사용하도록 거리 계산을 수정하는 등 검색 공간을 최적화하고 TSP 알고리즘을 더 빠르게 만들기 위해 다양한 알고리즘과 접근 방식을 거칩니다. 속도와 성능을 위해 프로그램을 최적화하기 위해 검색 공간을 제한하고 창의적으로 생각해야 할 필요성이 비디오 전반에 걸쳐 강조되어 TSP 및 기타 관련 문제를 해결하는 데 유용한 통찰력을 제공합니다.
이 비디오에서 발표자는 캐싱, 지연 평가 및 해시 테이블에 데이터 저장과 같은 TSP 알고리즘을 최적화하기 위한 다양한 기술에 대해 논의하며 직관보다 경험적 데이터의 중요성을 강조합니다. 또한 TSP 문제를 해결한 경험과 그의 직업에서 성능 엔지니어링의 중요성을 공유합니다. 발표자는 증분 개발 및 재귀 생성을 포함하여 코드 최적화 프로세스에 대한 통찰력을 제공하고 청중이 구현하기 쉬운 이러한 기술을 사용하도록 권장합니다. 마지막으로 연사는 성능 엔지니어링을 추구하고 다양한 Google 서비스를 향상시키는 알고리즘을 개발한 것과 경력을 통해 쌓아온 우정에 대해 감사를 표합니다.
00:00:00 이 섹션에서 John Bentley는 수년 동안 주변에 있었던 NP-hard 문제인 출장 판매원 문제(TSP)를 소개합니다. 그는 문제에 대한 자신의 경험과 40년 전에 어떻게 그것에 매료되었는지 설명합니다. 그런 다음 집합의 모든 하위 집합을 열거하는 재귀 솔루션에 대해 설명하고 집합의 정수를 세는 과정을 설명합니다. 그는 이 방법이 훌륭하게 일반화되지는 않지만 TSP를 위한 더 빠른 알고리즘을 개발하는 데 도움이 되는 원칙을 제공한다고 지적합니다.
00:05:00 이 섹션에서 화자는 M 크기의 모든 세트를 재귀적으로 생성하는 방법을 설명합니다. 접근 방식은 크기 n-1 세트로 시작하여 끝에 0을 추가하여 크기 M의 모든 세트를 열거하는 것입니다. 끝에 0이 있는 세트 수는 2의 M에서 1을 뺀 값으로 계산됩니다. 재귀 스케치는 모든 하위 집합이 0부터 거꾸로 계산되고 끝에 1이 추가되는 예와 함께 설명됩니다. 이 알고리즘의 코드는 간단하며 대부분의 프로그래밍 언어로 구현될 수 있습니다. 연사는 청중이 교육 시스템에 의해 그들의 창의성이 패배했을 수 있다고 말하면서 질문하고 발언하도록 격려합니다. 비디오의 나머지 부분에서는 출장 판매원 문제와 이를 위한 효율적인 알고리즘을 개발하는 방법을 다룹니다.
00:10:00 이 섹션에서 발표자는 여행하는 외판원 문제(TSP)와 NP-hard로 입증된 첫 번째 문제 중 하나인 컴퓨터 과학의 원형 문제로서의 중요성에 대해 이야기합니다. 발표자는 동료가 박사 논문에서 16포인트 TSP를 해결하는 데 어려움을 겪었을 때 문제에 관심을 갖게 된 개인적인 일화를 공유합니다. 그런 다음 발표자는 20년 후에 동일한 문제를 해결하기 위해 프로그램을 작성했으며, 이는 Lehigh University의 알고리즘 수업에서 인기 있는 주제가 되었으며, 이는 성능 공학이 40년 동안 어떻게 변화했는지에 대한 추가 탐구로 이어집니다.
00:15:00 이 섹션에서 연사는 최고의 여행을 찾기 위해 n개 도시의 모든 계승 순열을 생성하는 간단한 C 프로그램의 재귀 알고리즘을 설명합니다. 트리의 분기 요소는 각 노드에서 9가 될 것이며, 결과적으로 10개의 계승 가능한 조합이 있는 n=10에 대한 큰 트리가 생성됩니다. 프로그램은 각 순열에 대한 도시 간 거리의 합을 확인하고 지금까지 찾은 최소 합을 저장합니다. 프로그램은 올바르게 작동하지만 n=10에 대한 속도는 명확하지 않습니다.
00:20:00 이 섹션에서 화자는 순열을 실행하는 데 걸리는 시간에 대해 논의하고 프로그램을 더 빠르게 만드는 다양한 방법을 제안합니다. 그는 빠른 랩톱에서 4개의 순열을 실행하는 데 걸리는 시간과 순열이 커질수록 시간이 얼마나 극적으로 증가하는지 설명합니다. 그는 또한 하나의 시작을 선택하고 다른 모든 것을 무시하거나 병렬화를 사용하는 것과 같이 프로그램 속도를 높이는 방법을 고려합니다. 또한 그는 컴파일러, 특히 GCC 및 -o3을 사용하여 프로그램을 최적화할 가능성에 대해 언급합니다. 마지막으로 그는 더 빠른 시스템과 더 빠른 CPU 시간의 이점에 대해 설명합니다.
00:25:00 이 섹션에서 발표자는 TSP 알고리즘이 다양한 최적화를 통해 얼마나 빨라질 수 있는지에 대해 논의합니다. 예를 들어, 단순히 컴파일러 최적화를 활성화하면 성능이 최대 25배까지 향상될 수 있습니다. 또한 하드웨어가 수년에 걸쳐 개선됨에 따라 커널 최적화는 더 빠른 클럭 속도, 더 넓은 데이터 경로 및 더 깊은 파이프라인을 생성할 수 있습니다. 속도가 150배 빨라졌습니다. 또한 테이블 조회 알고리즘을 사용하도록 거리 계산을 수정하면 속도가 2.5~3배 빨라질 수 있습니다. 모델링은 TSP 알고리즘에 대한 다양한 최적화의 효과를 결정할 수 있습니다.
00:30:00 이 섹션에서 발표자는 동일한 조각을 반복적으로 계산하는 것을 피하기 위해 동일한 합을 여러 번 계산하는 귀납적 알고리즘을 최적화하는 다양한 방법을 설명합니다. 발표자는 또한 네 가지 알고리즘의 실행 시간을 보여주고 더 나은 기계를 사용하고 en의 각 요소를 활용하여 동일한 시간에 문제 크기를 하나씩 생성하는 등 더 빠르게 진행하는 방법을 설명합니다. 그들은 또한 여행하는 세일즈맨 문제를 해결하는 방법을 설명하고 문제의 다양한 측면에서 최적의 여행이 다르게 보인다는 것을 보여줍니다. 연사는 긴 실행 시간에도 불구하고 문제 해결을 독려하며 결론을 내립니다.
00:35:00 이 섹션에서 화자는 52 계승의 크기에 대해 논의하고 그것이 어떤 지수 함수보다 빠른지 설명합니다. 그는 대략 2의 225승 또는 10의 67승으로 엄청난 숫자라고 설명합니다. 일상적으로 표현하자면, 그는 52팩토리얼 나노초를 카운트다운하고 백만년마다 한걸음 앞으로 나아가 결국 적도를 돌고 태평양에서 물 한 방울을 취하는 예를 든다. 그런 다음 그는 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위해 검색 공간을 제한하고 검색을 정리할 필요성을 강조합니다.
00:40:00 이 섹션에서 화자는 딸이 해결하라고 준 문제를 제시합니다. 문제는 길이 m의 각 초기 하위 문자열이 M으로 나누어져 전체가 9로 나누어지도록 9개의 정수 1에서 9까지의 모든 순열을 찾는 것입니다. 화자는 문제를 풀기 위한 프로그램을 작성하기 전에 생각하라고 제안합니다. . 그런 다음 가능한 모든 순열을 생성하기 위해 문자열과 재귀 절차를 사용하는 AWK 프로그래밍 언어의 프로그램에 대해 설명합니다. 이 프로그램을 실행하면 약 49시간이 걸립니다! 시간 복잡도.
00:45:00 이 섹션에서는 화자가 프로그램을 사용하여 특정 문자열을 찾을 때 검색 공간을 최적화하는 방법에 대해 설명합니다. 그는 특정 숫자로 나눌 수 있고 특정 위치에 특정 숫자를 포함하는 것과 같은 특정 속성을 가진 문자열을 찾는 예를 통해 이를 보여줍니다. 우승 문자열에 있어야 하는 속성을 정의하면 검색 공간을 3분의 1에서 5만 가지로 크게 줄일 수 있습니다. 이는 프로세스 속도를 높이기 위해 검색 가지치기의 중요성을 강조합니다. 연사는 속도와 성능을 위해 프로그램을 최적화하는 방법에 대해 생각할 필요성을 강조합니다.
00:50:00 이 섹션에서 발표자는 TSP 알고리즘을 더 빠르게 만들기 위해 검색을 정리하는 방법에 대해 논의합니다. 검색을 정리하는 한 가지 방법은 작동하지 않는 작업을 계속하지 않는 것입니다. 즉, 더 추가하여 합계가 최소 합계보다 큰 것으로 판명되면 검색을 중지합니다. 이 방법은 시간을 덜 사용하여 동일한 시스템에서 알고리즘을 더 빠르게 만들 수 있습니다. 그러나 발표자는 더 강력하지만 비용이 더 많이 드는 TSP 경로 또는 최소 스패닝 트리를 계산하는 것과 같이 검색을 가지치기하고 하한을 얻기 위한 다른 아이디어도 소개합니다.
00:55:00 이 섹션에서 발표자는 더 나은 최소 스패닝 트리 알고리즘을 구현하여 TSP의 하한을 개선하는 방법에 대해 논의합니다. 여기에서 대부분의 계산 시간이 소비되기 때문입니다. 그는 MST를 빠르고 효율적으로 계산하기 위해 도시 하위 집합의 비트 마스크 표현과 함께 병렬성을 사용합니다. MST를 계산하는 데 n제곱 시간이 걸리지만 이 방법은 프로그램 속도를 더 빠르게 하는 강력한 가지치기 메커니즘입니다. 여러 번 시도하고 문제를 극복한 후 프로그램은 17초에서 0초로 단축되어 더 큰 데이터 세트를 쉽게 처리할 수 있습니다.
01:00:00 이 섹션에서 발표자는 지연 평가를 구현하고, 데이터를 해시 테이블에 저장하고, 더 스마트한 검색으로 더 나은 시작 둘러보기를 사용하여 TSP 알고리즘을 최적화하는 실험을 설명합니다. 그는 캐싱의 이점과 다양한 접근 방식을 실험하고 테스트하여 알고리즘의 성능을 최적화하는 방법에 대해 설명합니다. 연사는 성능 엔지니어링이 경험적 데이터에 의존해야 하며 직관이 종종 잘못된다는 점을 강조합니다. 그는 또한 Mount Monadnock 등반과 예측 가능한 알고리즘과 예측 불가능한 알고리즘의 차이점에 대해서도 언급합니다.
01:05:00 영상의 이 섹션에서 화자는 무작위 순회를 사용하는 것이 아니라 초기 시작 도시로 더 빠르게 안내하여 TSP 알고리즘 검색을 더 스마트하게 만드는 방법을 설명합니다. 간단한 삽입 정렬을 사용하고 가장 가까운 30개 도시를 먼저 방문하면 검색 공간을 정리하여 큰 차이를 만들 수 있습니다. 화자는 1997년에 230을 얻어서 행복했지만 20년 후에 무어의 법칙만 사용하면 1,000의 계수를 얻을 수 있다고 말했습니다. 그러나 무어의 법칙과 컴파일러 기술을 모든 알고리즘과 결합하여 최대 52개까지 나갈 수 있었습니다. 화자는 그들이 공유한 모든 것이 160줄의 코드로 달성될 수 있으며 이 모든 것이 범위 내에 있음을 강조합니다. 이 수업을 마친 사람의 실습.
01:10:00 이 섹션에서 발표자는 불필요한 작업을 피하기 위한 캐싱, 사전 계산 및 결과 저장과 같은 코드 최적화를 위한 몇 가지 기술에 대해 설명합니다. 그는 또한 증분 소프트웨어 개발의 중요성과 재귀 생성의 힘을 강조합니다. 발표자는 그가 논의하는 기술 중 일부는 그가 코드 튜닝에 대해 쓴 오래된 책에서 다루고 있지만 일부 아이디어는 오늘날에도 여전히 적용된다고 언급합니다. 그는 또한 실험을 수행하고 비용을 추정하기 위해 프로파일러 및 비용 모델과 같은 보이지 않는 많은 도구를 사용했다고 언급합니다. 마지막으로 그는 이러한 기술이 실제로 구현하기 쉽기 때문에 청중이 이러한 기술을 탐색하고 사용하도록 권장합니다.
01:15:00 이 섹션에서 발표자는 알파-베타 가지치기에서 해싱 충돌 문제에 이르기까지 다양한 주제에 대해 논의합니다. 화자는 또한 1990년대 초에 동료와 여행하는 외판원 문제를 해결한 경험을 공유합니다. 그들은 48개 주도의 문제를 해결할 수 있었고 그것에 대해 황홀했습니다. 연사는 또한 자신의 직업에서 성능 공학의 중요성을 강조하고 자동화된 게리맨더링 및 전화 통화 코딩을 포함한 다양한 컴퓨터 시스템에 관여했다고 언급합니다. 전반적으로 이 섹션은 컴퓨터 프로그래밍에 대한 연사의 방대한 경험과 다양한 기술 및 문제에 대한 그의 관점에 대한 통찰력을 제공합니다.
01:20:00 이 섹션에서 연사는 퍼포먼스 엔지니어링을 삶의 방식으로 추구한 것에 대해 감사를 표합니다. 그는 이를 통해 다양한 Google 서비스를 향상시키는 알고리즘을 개발할 수 있었고 이는 그에게 매우 만족스럽고 만족스러웠다고 말했습니다. 연사는 또한 자신의 경력을 통해 얻은 우정에 감사를 표하며 성능 엔지니어링이 자신에게 그랬던 것처럼 다른 사람에게도 도움이 되기를 바랍니다.
영상은 그래프의 개념과 이를 표현하는 다양한 방법, 그래프 알고리즘의 효율성을 향상시키기 위한 최적화 기법에 대해 논의합니다. 연사는 관계를 모델링하고 목적지에 도달하는 가장 짧은 경로 또는 가장 저렴한 방법을 찾는 데 그래프를 적용하는 방법을 탐색하고, 가장자리를 추가, 삭제 또는 스캔하기 위해 그래프를 메모리에 저장하는 최적의 방법을 탐색합니다. 이 비디오는 음수 값을 필터링하기 위해 접두사 합계를 사용하는 병렬 너비 우선 검색 알고리즘의 구현과 함께 비트 벡터를 사용하여 그래프 검색에서 캐시 성능을 최적화하는 방법도 다룹니다. 마지막으로 발표자는 천만 개의 꼭지점과 1억 개의 가장자리가 있는 무작위 그래프에 대한 실험에 대해 이야기하면서 안정성과 일관성을 보장하기 위한 코드의 결정론의 중요성을 강조합니다.
비디오는 또한 올바른 최소 연산자 구현, 결정적 병렬 BFS 코드, 방향 최적화 기술 및 그래프 압축을 포함하여 다양한 그래프 최적화 기술에 대해 설명합니다. 방향 최적화 기술은 프론티어가 클 때 들어오는 에지를 탐색하는 상향식 접근 방식을 포함하며 다른 그래프 알고리즘에 적용되었으며 그래프 압축은 연속 에지 간의 차이를 인코딩하고 사용되는 비트 수를 줄여 메모리 사용량을 줄이는 것을 목표로 합니다. 이 값을 저장합니다. 또한 비디오는 최적화가 잘 작동하는 부분과 그렇지 않은 부분을 결정하기 위해 다양한 유형의 그래프에서 최적화를 테스트하는 것의 중요성을 강조합니다.
00:00:00 이 섹션에서 강사는 그래프의 개념을 소개하고 개체 간의 관계를 모델링하기 위해 그래프를 표현하고 사용하는 다양한 방법을 설명합니다. 예를 들면 소셜 네트워크, 단백질 네트워크 및 전세계 웹이 있습니다. 꼭짓점과 가장자리는 가중치를 부여하고 방향을 지정할 수 있으며 메타데이터와 유형을 가질 수 있습니다. 강사는 또한 한 도시에서 다른 도시로의 최단 경로 또는 목적지에 도달하는 가장 저렴한 방법을 찾기 위한 그래프 응용 프로그램을 제시합니다. 마지막으로 그래프 알고리즘의 효율성을 향상시키기 위한 압축 및 재정렬과 같은 그래프 최적화 기술을 다룬다.
00:05:00 이 섹션에서 발표자는 공통 친구 또는 관심 제품 찾기, 커뮤니티 탐지를 위한 클러스터링 또는 사기성 웹사이트 탐지, 뇌 구조 연구를 위한 커넥토믹스, 컴퓨터 비전의 이미지 분할. 화자는 또한 메모리에 그래프를 나타내는 두 가지 방법, 즉 N 제곱 공간이 필요한 인접 행렬과 M 공간이 필요한 에지 목록 표현을 설명합니다.
00:10:00 비디오의 이 섹션에서는 인접 목록 형식과 압축된 스파스 행 형식을 포함하여 그래프를 나타내는 다양한 방법에 대해 논의했습니다. 인접 목록 형식에는 포인터 배열이 포함되며 각 포인터는 해당 정점의 가장자리를 저장하는 연결 목록을 가리킵니다. 여기에는 O(n + m)의 공간 요구 사항이 있지만 메모리에 대한 임의 액세스로 인해 성능 문제가 있을 수 있습니다. 반면에 압축 희소 행 형식은 O(n + m)의 공간 사용량을 가지며 효율적인 정점 차수 계산을 허용합니다. 또한 가장자리의 값이나 가중치를 추가 배열에 저장할 수 있습니다.
00:15:00 이 섹션에서는 저장 비용, 그래프 스캔, 에지 추가, 에지 삭제, 특정 꼭지점의 모든 이웃 찾기 등 다양한 그래프 표현의 장단점에 대해 설명합니다. 인접 행렬의 저장 비용은 O(n^2)이고 가장자리 추가 및 삭제는 O(1)입니다. 에지 목록의 경우 비용은 그래프를 스캔하는 데 O(m)이고 에지를 추가하는 데 O(1)입니다. 에지를 삭제하는 것은 O(m)입니다. V 차수는 O(m+n)의 스토리지 비용으로 JCU 목록에 에지를 추가하거나 삭제하는 데 필요합니다. 최악의 시나리오에서 압축된 스파스 행 형식으로 에지를 추가하면 최대 O(m+n)의 비용이 발생할 수 있습니다. 특정 정점의 모든 이웃을 찾는 것은 인접 행렬의 경우 O(n), 가장자리 목록의 경우 O(m), 인접 목록의 경우 O(V의 정도)입니다.
00:20:00 이 섹션에서 발표자는 인접 행렬, 에지 목록, JCL 목록 및 압축 희소 행(CSR) 형식을 포함하여 그래프를 나타내는 다양한 방법을 설명합니다. 그는 CSR이 그래프를 업데이트할 필요가 없는 정적 알고리즘의 희소 그래프를 처리하는 데 가장 적합하다고 설명합니다. 정점의 모든 이웃이 메모리에 연속적으로 저장되어 쉽게 스캔할 수 있기 때문입니다. 그는 또한 실제 그래프는 희박하고 멱법칙 분포를 갖는 경향이 있는데, 이는 대부분의 정점이 낮은 차수를 갖고 일부는 매우 높은 차수를 갖는다는 것을 의미합니다.
00:25:00 이 섹션에서 강사는 그래프 최적화 및 너비 우선 검색 알고리즘의 구현에 대해 설명합니다. 그래프의 왜곡된 정도 분포를 사용하여 꼭짓점에서 병렬화된 알고리즘을 실행하면 다양한 에지 수로 인해 로드 불균형 문제가 발생할 수 있습니다. 폭 우선 검색 알고리즘은 정점을 소스 정점으로부터의 거리 순으로 방문하는 데 사용되며 출력에는 방문한 정점을 방문한 순서대로 보고하고 각 정점에서 소스 정점까지의 거리를 보고하고 트리의 각 정점이 이전 수준의 너비 우선 검색에서 부모를 갖는 너비 우선 검색 트리입니다. 직렬 BFS 알고리즘은 거리를 무한대로 초기화하고 큐 데이터 구조를 생성하며 경로의 거리를 0으로 설정하고 큐에 배치합니다. 알고리즘은 더 이상 정점이 대기열에 남지 않을 때까지 계속 반복됩니다. 이 알고리즘에 필요한 작업은 N과 M의 관점에서 논의됩니다.
00:30:00 이 섹션에서 발표자는 압축된 스파스 행 형식을 사용하여 직렬 BFS 알고리즘의 구현에 대해 설명합니다. 이 알고리즘에는 부모와 Q의 두 배열 초기화, 소스 정점을 대기열에 배치, 현재 정점의 이웃을 통해 반복하는 작업이 포함됩니다. 그러나 코드에서 가장 비용이 많이 드는 부분은 메모리에 대한 임의 액세스를 구성하는 이웃의 부모에 액세스하는 것입니다. 이로 인해 거의 매번 캐시 미스가 발생하고 성능이 느려질 수 있습니다. 주소 배열은 대부분 순차적으로 액세스되며 버텍스당 에지 배열에 대한 임의 액세스가 한 번만 필요하므로 캐시 친화적입니다. 알고리즘의 전체 작업은 순서 M + N으로 결정됩니다.
00:35:00 이 섹션에서 발표자는 그래프 최적화에서 캐시 성능의 분석 및 최적화에 대해 논의합니다. 이 분석에서는 배열의 순차적 초기화, 큐의 앞쪽에서 꼭짓점 제거, 각도 계산, 오프셋 및 에지 배열 액세스 중에 캐시 미스가 발생하는 방식을 분석합니다. 최적화에는 정점이 아직 탐색되었는지 여부를 저장하는 비트 벡터의 사용이 포함되며, 이는 부모 정보가 있는 배열에 액세스할 때 캐시 누락을 줄이기 위한 1비트 변수입니다. 이 최적화는 em에서 n까지 가장자리 및 정점 배열에 액세스할 때 캐시 누락을 줄입니다.
00:40:00 이 섹션에서 발표자는 비트 벡터를 사용하여 그래프 검색을 최적화하여 캐시 미스 수를 줄이는 방법을 설명합니다. 비트 벡터 최적화에는 크기가 약 n/32인 "visited"라는 비트 벡터를 초기화하고 해당 비트를 소스 정점을 제외하고 0으로 설정하는 작업이 포함됩니다. 이 코드는 비트 벡터 조작을 사용하여 방문한 이웃을 확인하고 이웃을 탐색할 때 비트를 설정합니다. 발표자는 또한 프론티어에서 작동하고 탐색된 각 정점에 대한 상위 포인터를 생성하는 폭 우선 검색 알고리즘의 병렬 구현을 제시합니다. 병렬 구현은 프론티어의 여러 정점이 동일한 이웃을 방문하려고 할 때 잠재적 경합을 인식해야 하며 각 프로세서가 거의 동일한 작업량을 갖도록 하기 위해 로드 밸런싱이 필요합니다.
00:45:00 이 섹션에서 강사는 모든 상위 항목을 음수 1로 초기화하는 것부터 시작하여 그래프에서 병렬 너비 우선 검색을 수행하는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 강사는 소스 정점을 프론티어의 0번째 인덱스로 설정하고 프론티어 크기가 0보다 큰 동안 cell for 루프를 사용하여 프론티어의 모든 정점을 병렬로 반복합니다. 각도 배열의 "i번째" 항목을 프론티어에 있는 정점의 각도로 설정하고 이 배열에서 접두사 합계를 수행합니다. 그런 다음 강사는 프론티어를 다시 반복하고 각 정점의 이웃을 확인하여 탐색되었는지 확인하고 비교를 수행하고 아직 탐색되지 않은 경우 이웃의 부모에 있는 음수 1의 원래 값으로 정점을 교체합니다. .
00:50:00 이 섹션에서 동영상은 병렬 BFS(Breadth-First Search) 알고리즘에 대해 설명합니다. 접두사 합계를 통한 출력 배열의 고유한 오프셋. 비디오는 또한 알고리즘의 작업과 범위를 분석하여 반복 횟수는 그래프의 직경에 의해 제한되고 정점당 작업은 n이며 알고리즘의 전체 작업은 n에 M을 더한 세타라는 것을 설명합니다. 직렬 알고리즘의 작업.
00:55:00 이 섹션에서 발표자는 천만 개의 정점과 1억 개의 에지가 있는 무작위 그래프에 대한 실험과 양방향 하이퍼스레딩이 있는 40코어 시스템에서 알고리즘을 테스트한 방법에 대해 이야기합니다. 또한 하이퍼 스레딩이 작동하는 방식과 코드에 비결정론이 있는지 확인하는 것의 중요성에 대해서도 설명합니다. BFS 코드에서 이전에 탐색한 정점에 대해 write min 연산자 및 음수 값을 사용하는 것과 같은 결정론적 프로세스를 구현하여 비결정론을 수정하는 방법을 보여줍니다. 이렇게 하면 코드에서 생성된 최종 BFS 트리가 항상 동일하여 안정성과 일관성이 보장됩니다.
01:00:00 이 섹션에서 발표자는 올바른 min 연산자의 구현과 결정론적 병렬 BFS 코드 사용의 이점에 대해 설명합니다. 올바른 최소 연산자는 비교 및 교체가 포함된 루프를 사용하여 구현할 수 있으며 여전히 완전히 결정적이지는 않지만 일관된 BFS 트리를 생성합니다. 결정론적 병렬 BFS 코드는 또한 더 쉽게 디버깅되고 성능에 대해 추론하기 쉽습니다. 발표자는 또한 방향 최적화 기술을 소개합니다. 이 기술은 프론티어가 크고 많은 정점이 이미 탐색된 경우 들어오는 에지를 탐색하여 에지 순회를 절약하는 상향식 방법을 포함합니다.
01:05:00 이 섹션에서는 비디오에서 2012년 Scott Beamer가 연구한 BFS의 하향식 및 상향식 접근 방식의 성능에 대해 설명합니다. -up 접근법은 대규모 프론티어에 더 효율적입니다. 이 두 가지 접근 방식 중에서 선택하는 것은 프론티어의 크기를 기반으로 하며, 실제로는 20을 초과하는 n의 임계값이 잘 작동합니다. 이 비디오는 또한 프론티어를 나타내는 다양한 방법에 대해 설명하고 하향식 및 상향식 접근 방식보다 항상 더 빠른 방향 최적화 접근 방식을 포함하여 세 가지 순회 접근 방식의 성능을 비교합니다. 방향 최적화 아이디어는 BFS보다 더 일반적이며 다른 그래프 알고리즘에도 적용되었습니다.
01:10:00 이 섹션에서 발표자는 방향 최적화 및 그래프 압축이라는 두 가지 그래프 최적화 기술을 설명합니다. 방향 최적화에는 프론티어의 크기에 따라 희소 또는 밀집 구현 중에서 선택하는 것이 포함됩니다. 그래프 압축은 연속된 에지 간의 차이를 인코딩하고 가변 길이 코드 또는 K 비트 코드를 통해 이러한 값을 저장하는 데 사용되는 비트 수를 줄임으로써 메모리 사용량을 줄이는 것을 목표로 합니다. K 비트 코드를 디코딩할 때 한 가지 문제는 예측할 수 없는 분기가 포함된다는 것입니다. 따라서 최적화에는 인코딩하는 데 동일한 바이트 수가 필요한 정수를 그룹화하고 헤더 바이트를 사용하여 그룹의 크기와 각 정수를 디코딩하는 데 필요한 바이트 수. 이렇게 하면 공간 사용량이 약간 증가하지만 디코딩 비용은 줄어듭니다.
01:15:00 이 섹션에서는 크지만 상대적으로 희박한 실제 그래프에서 알고리즘을 실행하는 동안 공간을 절약하기 위해 알고리즘을 실행할 때 가장자리를 즉시 디코딩하고 부하 불균형을 피하기 위해 청크. 실험은 이러한 압축 체계가 공간을 절약하고 압축되지 않은 버전보다 약간 느리지만 메모리 사용으로 인해 병렬로 실행될 때 압축되지 않은 버전보다 빨라지는 것을 보여줍니다. 마지막으로, 그래프에 대한 최적화는 특정 그래프에서는 잘 작동할 수 있지만 다른 그래프에서는 잘 작동하지 않을 수 있으므로 다양한 유형의 그래프에서 최적화를 테스트하여 잘 작동하는 부분과 그렇지 않은 부분을 확인하는 것이 중요합니다.
이 비디오에서는 Julia 프로그래밍 언어에 중점을 두고 높은 수준의 동적 형식 언어로 성능이 중요한 코드를 작성하는 문제에 대해 설명합니다. Julia는 C 및 Fortran과 같은 하위 수준 언어와 동일한 수준의 성능을 제공하면서 높은 수준의 대화형 기능을 제공하는 것을 목표로 합니다. 여러 유형에 대해 작동하는 일반 코드를 작성하는 Julia의 기능, 내장된 메타 프로그래밍 및 최적화된 코드 경로는 특수 함수의 특정 다항식에 대해 대규모 Vandermonde 행렬 및 최적화된 코드를 생성하는 것과 같은 상황에서 Python보다 더 빠릅니다. 또한 Julia의 최적화된 코드 경로는 Python보다 훨씬 빠르게 상자를 할당하므로 배열과 같은 동적 데이터 구조를 처리하는 데 더 나은 선택입니다. 마지막으로 비디오는 Julia의 다중 디스패치 및 유형 유추 기능에 대해 논의하여 다양한 인수에 대한 다양한 버전의 함수와 유형을 재귀적으로 유추할 수 있도록 합니다.
이 비디오에서는 파라메트릭 다형성이 Julia에서 작동하는 방식과 유형의 무한한 패밀리를 생성할 수 있는 방식도 설명합니다. X 및 Y에 대한 매개변수가 있는 포인트 유형과 같은 매개변수화된 유형을 정의하고 이러한 매개변수를 실제 하위 유형으로 설정하면 특정 하위 유형으로 "인스턴스화"될 수 있는 전체 유형 세트를 만들 수 있습니다. 또한 발표자는 스레딩, 가비지 수집 및 분산 메모리 병렬 처리를 구현하기 위한 Julia의 기능과 라이브러리는 물론 식별자에 대한 광범위한 유니코드 지원에 대해 설명합니다. 또한 적절하고 설명적인 이름을 가진 변수의 중요성을 강조하고 발표자는 Julia 기술과 Silk 기술을 결합하여 향후 새로운 개발로 이어질 수 있는 프로젝트를 언급합니다.
00:00:00 이 섹션에서 발표자는 Python 및 Matlab과 같은 높은 수준의 동적 형식 언어로 성능이 중요한 코드를 작성하는 문제에 대해 이야기합니다. 이러한 언어는 기술 컴퓨팅 및 대화형 탐색에 널리 사용되지만 성능이 중요한 코드를 작성할 때 성능 벽에 부딪히는 경향이 있습니다. 결과적으로 사람들은 전통적으로 성능이 중요한 코드를 작성하기 위한 솔루션으로 Fortran 또는 C와 같은 저수준 언어를 사용하지만 이로 인해 코딩 복잡성이 크게 증가하고 일반성이 손실됩니다. 그런 다음 발표자는 C와 동일한 수준의 성능을 제공하면서 Python만큼 높은 수준의 상호 작용을 목표로 하는 프로그래밍 언어인 Julia를 소개합니다. 2013년에는 최신 1.0 릴리스가 이제 안정적이며 약속된 성능을 제공합니다.
00:05:00 이 섹션에서 발표자는 대규모 Vandermonde 행렬을 생성할 때 Julia와 Python 간의 성능 차이에 대해 설명합니다. Python은 코드의 복잡성으로 인해 상당한 시간이 걸리는 행렬을 생성하기 위해 수백 줄의 C 코드에 의존하지만 Julia는 두 개의 중첩 루프와 유형 선언 없이 동일한 행렬을 생성할 수 있습니다. Julia는 또한 메타 프로그래밍 또는 코드 생성을 위한 기본 제공 기술을 가지고 있어 특수 함수의 특정 다항식에 대해 매우 최적화된 인라인 평가를 허용합니다. 경우에 따라 Julia는 특수 기능을 위해 최적화된 C 및 Fortran 라이브러리보다 2~3배 빠를 수 있습니다.
00:10:00 이 섹션에서 발표자는 Julia와 같은 고급 언어가 저급 언어에서는 수행하기 어려운 성능 트릭을 가능하게 하는 방법에 대해 설명합니다. 그는 Julia를 Python과 대조하여 Julia가 얼마나 빠를 수 있는지 설명하고 코드를 빠른 속도로 컴파일할 수 있게 하면서 완전히 일반적일 수 있는 Julia의 능력을 강조합니다. 연사는 또한 Julia에서 노트북을 사용하여 숫자 목록의 합계를 계산하는 방법을 시연하고 Julia에서 구현을 Python 및 C와 비교합니다. 그는 벤치마킹 도구를 사용하여 통계를 수집하고 구현을 위한 최소 시간을 반환하는 방법을 보여줍니다. 실행합니다.
00:15:00 이 섹션에서 발표자는 Julia의 매크로를 사용하여 루프를 설정하고 시간을 측정하는 식을 다시 작성하는 방법에 대해 설명합니다. 이 방법을 사용하면 숫자 10의 7제곱을 처리하는 데 약 11밀리초가 걸립니다. 그런 다음 Julia 내에서 Python 함수를 호출할 수 있도록 하는 pycall이라는 패키지를 활용하여 Python에서 벤치마킹을 수행합니다. 그는 Python의 sum 함수가 C로 작성되어 상대적으로 잘 수행되지만 Python 목록이 모든 유형의 항목으로 구성될 수 있다는 사실은 C보다 느리게 구성되어야 한다는 것을 의미합니다. 이는 대조적입니다. 성능을 저하시키지 않는 방식으로 이질성을 허용하는 Julia에게.
00:20:00 이 섹션에서 연사는 배열과 같은 데이터 구조에서 고성능을 달성할 때 Python과 같은 동적 언어의 문제에 대해 논의합니다. 발표자는 배열의 모든 요소에 대한 값과 유형 태그의 조합으로 인해 배열에 상자를 다시 할당하지 않고 배열의 모든 요소에 대한 유형 정보와 데이터를 읽는 최적화된 구현이 어렵다고 지적합니다. 유사한 값을 함께 입력하고 전달하여 배열 작업을 최적화하는 방법으로 배열의 성능을 개선하도록 설계된 라이브러리인 numpy의 사용을 강조합니다.
00:25:00 이 섹션에서 발표자는 Python 코드용으로 빠른 Python 컴파일러를 만드는 방법에 대해 설명합니다. 그러나 모든 유형이 Python에서 동일한지 확인하는 빠른 경로를 제공하는 기능이 부족합니다. 즉, 모든 루프 반복에서 결과에 대한 새 상자를 할당하고 동적으로 plus 함수를 조회해야 합니다. 느리게. 내장 Python은 C 및 NumPy 코드보다 훨씬 느린 것으로 나타났습니다. Julia의 배열 유형에는 유형이 첨부되어 있어 메모리의 NumPy 배열과 비슷해 보입니다. Python 목록에 해당하는 배열인 any의 배열은 순수 Python보다 훨씬 느린 것으로 나타났습니다. Julia는 코드 경로를 최적화하여 Python보다 훨씬 빠르게 많은 상자를 할당했습니다.
00:30:00 이 섹션에서 발표자는 모든 컨테이너 유형에서 작동하고 더하기 기능을 지원하는 직선 루프를 사용하여 Julia에서 최적화된 코드를 작성하는 방법을 보여줍니다. 이 함수는 완전히 일반적이며 반복될 수 있고 더하기 함수가 있는 모든 항목에서 작동합니다. 발표자는 또한 대부분의 코드가 자동 벡터화될 수 없어 컴파일 시간과 코드 크기가 증가하기 때문에 루프의 벡터화가 기본값이 아니라고 설명합니다. 또한 이 코드는 복소수, 쿼터니언 배열 및 고유한 정수 집합을 사용하여 테스트되었으며 모두 작동합니다. 전반적으로 Julia는 몇 가지 요인으로 인해 빠릅니다.
00:35:00 이 섹션에서 발표자는 Julia 프로그래밍 언어가 함수에 전달되는 인수 유형에 따라 특수 버전의 함수를 컴파일하는 방법을 설명합니다. 예를 들어 함수 f(x = x + 1)에 64비트 정수가 전달되면 Julia는 해당 유형에 대한 해당 함수의 특수 버전을 컴파일합니다. 입력 유형에서 출력의 유추된 유형으로 이동하는 프로세스를 유형 유추라고 합니다. 화자는 Julia가 동적 언어이므로 유형 추론이 실패할 수 있으며 실패할 경우 C로 되돌아간다고 말합니다.
00:40:00 이 섹션에서 화자는 유형 추론에 대해 논의하고 재귀적으로 작동하는 방법에 대한 예를 제공합니다. 그는 LLVM 컴파일러가 어떻게 간단한 기능을 취하고 상수 접기를 수행하여 몇 가지 기계 명령어로 최적화할 수 있는지 보여줍니다. 그런 다음 유형 선언을 사용하여 오류를 방지하고 디스패치라는 작업을 수행하여 다른 인수에 대해 다른 버전의 함수를 허용하는 방법을 보여줍니다. 유형 계층 구조를 기반으로 다양한 메서드를 정의하여 하나의 함수가 여러 메서드를 가질 수 있는 방법을 보여줍니다.
00:45:00 비디오의 이 섹션에서 화자는 "숫자"를 기본 유형으로, "정수" 및 "극 실수"를 하위 유형으로 사용하여 Julia의 유형 계층 구조를 설명합니다. 그는 또한 첫 번째 인수의 유형뿐만 아니라 모든 인수 유형에 의해 메서드가 결정되는 Julia의 다중 디스패치 개념에 대해서도 이야기합니다. 개체 지향 프로그래밍의 이러한 일반화를 통해 혼합 유형에서 작동하는 작업을 오버로드하고 계층 구조에서 가장 구체적인 방법을 선택할 수 있습니다. 더하기 함수의 예는 이 점을 설명하는 데 사용됩니다.
00:50:00 이 섹션에서 발표자는 단정밀도 실수 또는 복소수와 같은 다양한 유형의 값을 다른 값에 추가하는 방법을 설명합니다. 그러나 단정밀도 복소수를 배정밀도 커플 멤버에 추가하는 것과 같이 서로 다른 유형의 값을 함께 추가하면 메서드 소유권 문제가 발생할 수 있습니다. 화자는 제곱근 함수의 예와 반환 값이 인수의 유형을 적절하게 추론하기 위해 유형이 안정적이어야 하는 방법을 제공합니다. 유형 유추는 반환 값의 유형이 입력 값이 아닌 입력 유형에 따라 달라지도록 합니다. 발표자는 또한 Python 및 MATLAB과 같은 동적 언어에서 유형 추론의 문제에 대해 언급하여 성능 저하를 초래합니다.
00:55:00 이 섹션에서 발표자는 다양한 언어가 복소수 및 정수 산술을 처리하는 방법과 Julia의 기본 정수 산술이 64비트를 사용하여 비트 크기가 작은 언어보다 오버플로가 덜 발생하는 방법에 대해 설명합니다. 발표자는 또한 Julia에서 사용자 지정 유형을 정의할 때의 이점에 대해 이야기합니다. 특히 2차원 벡터에 대한 사용자 지정 포인트 유형을 정의하는 데 중점을 두어 두 값에 대해 배열을 사용하는 것보다 빠르고 효율적일 수 있습니다. 화자는 이 사용자 정의 유형을 최적화하기 위해 여러 번의 반복을 거쳐 결국 정의된 더하기 함수가 있는 변경 불가능한 구조체에 도달합니다.
01:00:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 점 개체에 대한 일반 유형 사용의 제한 사항과 그로 인한 성능 문제에 대해 설명합니다. 일반 포인트 유형을 사용하는 경우 X 및 Y 변수는 상자에 대한 포인터여야 하므로 중요한 포인터 추적 및 느린 런타임 검사가 발생합니다. 또한 유형이 변경 가능하기 때문에 메모리에 객체에 대한 포인터로 저장해야 하므로 추가 성능 문제가 발생합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 화자는 X 및 Y에 대해 지정된 인수 유형이 있는 변경 불가능한 구조체를 사용할 것을 제안합니다. 이렇게 하면 유형을 상자에 대한 포인터 대신 메모리에 직접 저장할 수 있으므로 성능이 향상됩니다.
01:05:00 이 섹션에서 발표자는 Julia에서 매개변수 다형성이 작동하는 방식과 유형의 무한한 패밀리를 생성할 수 있는 방법을 설명합니다. X 및 Y에 대한 매개변수가 있는 포인트 유형과 같은 매개변수화된 유형을 정의하고 이러한 매개변수를 실제 하위 유형으로 설정하면 특정 하위 유형으로 "인스턴스화"될 수 있는 전체 유형 세트를 만들 수 있습니다. 이것은 성능이나 일반성을 희생하지 않고 데이터 유형의 유연성을 허용합니다. 컴파일러는 이러한 유형을 연속 메모리에 저장하고 긴밀한 루프로 합산 함수를 최적화할 만큼 똑똑합니다. 이러한 매개변수화된 유형은 Julia의 고급 구문에 추가되며 성능 최적화를 위해 C 코드를 작성할 필요가 없습니다.
01:10:00 이 섹션에서 발표자는 Julia가 혼합 타이핑을 처리하는 방법을 설명하여 프로그래밍에 더 많은 유연성을 허용합니다. 더하기 기호를 사용하여 숫자를 추가하는 한 두 가지 유형의 숫자를 추가할 수 있으며 결과 유형은 반환 유형에 따라 결정됩니다. 64비트 정수와 float64가 추가되는 예가 제공됩니다. 또한 컴파일러는 배열의 모든 유형을 알고 있으므로 합계와 같은 함수를 빠르게 계산할 수 있습니다. 벡터화 컴파일러는 더 복잡한 데이터 구조를 최적화하는 능력이 제한될 수 있지만 Julia에는 구조와 매개변수를 사용하여 계산을 가속화하는 방법이 있습니다. 발표자는 빠르고 전문적인 컴파일 및 유형 유추를 가능하게 하는 Julia의 주요 디자인 선택을 강조합니다.
01:15:00 이 섹션에서 발표자는 배열 및 매개변수화된 유형의 구현과 같은 Julia의 몇 가지 기술적 측면을 설명합니다. Julia는 너무 많은 권한이 부여된 유형을 구축하는 것을 피하고 대신 사용자 코드가 내장 코드만큼 우수하도록 허용하는 것을 목표로 합니다. Julia는 최종적이고 오류를 일으킬 수 있는 하위 유형을 가질 수 없는 구체적인 유형을 가지고 있습니다. 예를 들어 배열의 하위 유형은 해당 유형의 실제 배열이 아니지만 해당 배열을 사용하는 함수에 대해 컴파일러에 문제를 일으킬 수 있습니다. 컴파일러는 LLVM을 사용하여 구문 분석, 매크로 재작성 및 형식 유추를 비롯한 여러 단계를 거쳐 기계어 코드를 생성합니다. Julia는 메타 프로그래밍 기능도 있어 사용자가 구문을 변경하고 코드를 다시 작성할 수 있습니다. 코드 생성은 다차원 배열로 가능하고, 병렬 기능은 실크와 같은 언어보다 덜 발달되어 있지만, 파이썬과 같은 글로벌 인터프리터 락이 없습니다.
01:20:00 이 섹션에서 발표자는 Julia가 스레딩, 가비지 수집 및 분산 메모리 병렬 처리를 구현하기 위해 제공하는 다양한 기능과 라이브러리에 대해 설명합니다. 크고 정확한 숫자를 조작할 수 있는 BigNum 유형 및 BigFloat 라이브러리도 도입되었습니다. 발표자는 Julia가 식별자로 광범위한 유니코드 지원을 제공하며 방정식을 입력할 때 유용할 수 있는 LaTeX 문자의 탭 완성을 허용한다고 말합니다. 파이썬이 이 기능을 차용한 것도 언급되어 있습니다.
01:25:00 이 섹션에서 발표자는 동적 언어에서 적절하고 설명적인 이름을 가진 변수를 갖는 것의 중요성에 대해 논의합니다. 그는 특정 형식으로 명명된 변수를 사용하면 코드를 더 읽기 쉽고 이해하기 쉽게 만들 수 있다고 언급합니다. 그런 다음 발표자는 발표자에게 감사를 표하고 Julia 기술과 Silk 기술의 병합을 탐색하는 프로젝트에 대해 언급합니다. 이 프로젝트는 향후 새로운 개발로 이어질 수 있습니다.
비디오 "Richard Feynman: Can Machines Think?"에서 Feynman은 산술, 문제 해결, 대량의 데이터 처리와 같은 많은 부분에서 기계가 인간보다 낫지만 기계는 결코 인간과 같은 사고와 지능을 달성하지 못할 것이라고 주장합니다. 기계는 빛과 거리의 변화와 같은 복잡성으로 인해 이미지를 인식하는 데 어려움을 겪고 있으며, 컴퓨터는 패턴을 인식하지만 스스로 새로운 아이디어와 관계를 발견하지 못합니다. Feynman은 또한 날씨 예측 및 기타 복잡한 작업에 기계를 사용하는 것의 효율성에 대해 논의하며, 휴리스틱 목록을 사용하여 캘리포니아에서 열린 해상 게임 챔피언십에서 우승한 Lumic이라는 남자의 예를 인용합니다. 지능적인 기계를 만들기 위해 파인만은 개발자들이 몰래 진화하는 심리적 왜곡을 피하고 대신 기계가 필요한 지능의 약점을 보여주기 때문에 노동을 피할 수 있는 새로운 방법을 찾는 데 집중할 것을 제안합니다.
00:00:00 Q&A의 이 섹션에서 Richard Feynman은 기계가 인간과 같은 사고와 지능을 달성할 수 있을지에 대한 질문에 답합니다. 그는 기계가 다른 재료로 만들어지고 결코 같은 방식으로 작업하지 않기 때문에 기계가 결코 인간처럼 생각하지 않을 것이라고 믿습니다. 그러나 그는 산술, 문제 해결 및 대량의 데이터 처리를 포함하여 많은 면에서 기계가 인간보다 낫다고 말합니다. 패턴을 인식하는 것과 같이 인간은 항상 기계보다 더 잘할 수 있는 것을 찾으려고 노력하는데, 이는 명확한 절차에 넣기 어려웠다고 주장합니다. 전반적으로 Feynman은 기계의 기능과 인간과의 차이점에 대한 흥미로운 관점을 제공합니다.
00:05:00 이 섹션에서 Feynman은 특히 인간과 비교하여 이미지를 인식할 때 기계가 직면하는 어려움에 대해 설명합니다. 그들은 다양한 이미지에 나타날 수 있는 빛, 거리, 기울기 및 기타 요인의 변화를 설명하기 위해 고군분투합니다. 인간은 지문을 쉽게 비교할 수 있지만 지문을 완벽하게 일치시키는 복잡성으로 인해 기계는 종종 이 작업에 어려움을 겪습니다. 컴퓨터 시스템은 사람들이 할 수 있고 패턴을 인식할 수 있는 특정 작업을 수행할 수 있지만 현재로서는 스스로 새로운 아이디어와 관계를 발견할 수 없습니다. 인간은 특정 영역, 특히 비교를 더 어렵게 만드는 복잡한 문제가 있는 인식 영역에서 여전히 기계보다 유리합니다.
00:10:00 이 섹션에서 Richard Feynman은 날씨 예측 및 기타 복잡한 작업에 기계를 사용하는 아이디어에 대해 논의합니다. 그는 컴퓨터가 더 많은 사례와 변수를 더 빠른 속도로 분석할 수 있기 때문에 인간보다 더 정확한 예측을 할 수 있다고 설명합니다. 사람들은 기계에 대한 휴리스틱 접근 방식을 실험했지만 정해진 절차를 제공하는 것이 더 효과적입니다. Feynman은 휴리스틱 목록을 사용하여 캘리포니아에서 열린 해상 게임 챔피언십에서 우승한 Lumic이라는 남자의 예를 인용합니다. Lumic의 기계는 실수로부터 배웠고 시간이 지남에 따라 더욱 효과적이 되었습니다. 가장 효과적인 휴리스틱을 학습하고 선택하는 기계의 프로세스는 기계를 지능적으로 보이게 했습니다.
00:15:00 이 섹션에서 Richard Feynman은 문제를 해결하고 새로운 휴리스틱을 찾기 위해 개발 중인 기계에 대해 설명합니다. 그 기계에는 많은 버그가 있었는데, 그 중 하나는 기계가 솔루션을 찾을 때마다 크레딧이 할당되는 휴리스틱과 관련이 있습니다. 이로 인해 기계가 이 휴리스틱을 반복적으로 사용하여 결과가 왜곡되었습니다. Feynman은 지능형 기계를 만들기 위해 개발자가 일종의 심리적 왜곡을 몰래 진화시키는 것을 피하고 노동을 피할 수 있는 새로운 방법을 찾는 데 집중해야 한다고 제안합니다. 그는 기계가 필요한 지능의 약점을 보여주고 있다고 말하면서 결론을 내립니다.
Ilya Sutskever는 이 비디오에서 AI와 관련된 다양한 주제에 대해 논의합니다. 그는 AI 및 머신 러닝에 대한 초기 관심을 공유하고 Jeff Hinton과의 협력이 회선 신경망 AlexNet의 개발로 이어진 방법을 설명합니다. Sutskever는 또한 언어 모델이 통계적 규칙성을 배우는 것 이상을 수행하며 아이디어와 개념을 표현하는 것이 중요한 성과라고 주장하면서 언어 모델의 도전과 한계에 대해 이야기합니다. 그는 또한 AI 교육에서 많은 양의 데이터와 더 빠른 프로세서의 필요성에 대해 논의하고 개인이 데이터를 입력하여 시스템이 어떻게 작동해야 하는지 지정하는 고대역폭 형태의 민주주의의 가능성을 제안합니다.
00:00:00 이 섹션에서 Ilya Sutskever는 AI와 의식에 대한 초기 관심과 그로 인해 당시 인공 지능의 가장 중요한 측면으로 보았던 기계 학습을 추구하게 된 방법에 대해 이야기합니다. 그는 2003년 당시 AI의 가장 큰 성과가 체스 게임 엔진인 딥 블루(Deep Blue)였기 때문에 컴퓨터 학습에 대한 아이디어는 여전히 완전히 접근할 수 없었다고 지적합니다. 그런 다음 Sutskever는 토론토 대학의 교수인 Jeff Hinton을 찾고 그와 함께 작업을 시작하여 결국 2012년에 합성곱 신경망인 AlexNet에서 공동 작업을 할 수 있었던 방법을 공유합니다.
00:05:00 비디오의 이 섹션에서 Ilya Sutskever는 AI에 기여하려는 초기 동기와 충분히 큰 데이터 세트에서 크고 심층적인 신경망을 교육하면 비전과 같은 복잡한 작업을 성공적으로 해결할 수 있다는 깨달음에 대해 이야기합니다. . 그는 이 아이디어가 어떻게 Imagenet 경쟁의 성공으로 이어졌는지와 컨벌루션 신경망의 중요성에 대해 설명합니다. 그런 다음 GPT 프로젝트가 다음 단어를 예측하면 완전히 해결되기 전에 기계 학습의 성배로 간주되었던 비지도 학습으로 이어질 수 있다는 아이디어를 탐구하면서 어떻게 시작되었는지에 대해 이야기합니다. 그들은 목표를 달성할 수 있게 해주는 트랜스포머 논문이 나올 때까지 이 목적을 위해 순환 신경망을 사용했습니다.
00:10:00 이 섹션에서 Ilya Sutskever는 대규모 언어 모델의 한계, 특히 교육받은 언어에 포함된 지식과 현실에 대한 근본적인 이해 부족에 대해 설명합니다. 그는 또한 스케일링과 딥 러닝이 스케일을 생산적으로 사용하고 그 대가로 무엇인가를 얻는 최초의 방법을 제공한 방법과 여러분이 스케일링하는 것이 얼마나 중요한지에 대해 이야기합니다. Sutskever는 언어 모델의 한계에 대해 이야기하기 어렵지만 오늘날 우리가 보고 있는 이러한 한계가 2년 후에도 여전히 우리와 함께할 것이라는 확신을 갖는 것이 중요하다고 제안합니다.
00:15:00 이 섹션에서 Ilya Sutskever는 기계 학습 모델이 통계적 규칙성만 학습하고 세상의 본질을 이해하지 못한다는 생각에 동의하지 않습니다. 그는 통계적 규칙성을 학습하는 것이 중요한 성과이며 과소평가되어서는 안 된다고 주장합니다. 데이터를 예측하고 압축함으로써 이러한 모델은 인간이 생성한 텍스트의 렌즈를 포함하는 데이터를 통해 보이는 세계에 대한 더 깊은 이해를 얻습니다. 언어 모델은 좋은 출력을 생성하는 데 약간의 제한이 있지만 아이디어, 개념 및 프로세스의 표현을 학습하는 데 탁월합니다. Sutskever는 인간의 피드백 단계에서 강화 학습을 개선함으로써 환각에 대한 기계의 성향을 제한하고 지식을 활용하여 더 큰 결과를 달성하는 것은 시간 문제라고 믿습니다.
00:20:00 이 섹션에서 Ilya Sutskever는 GBT의 공개 채팅 인터페이스가 피드백을 제공하고 사용자 상호 작용을 기반으로 처벌 또는 보상을 생성할 수 있는 신경망 교육의 피드백 루프에 대해 설명합니다. 그는 이 접근법이 신경망의 환각 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다고 언급합니다. Sutskever는 공동 임베딩 예측 아키텍처에 대한 Jana Kun의 작업과 대규모 언어 모델의 기반이 되는 비언어적 World 모델에 대한 아이디어에 대해서도 언급합니다. 그는 다중 모드 이해가 바람직하지만 색상과 같은 일부 개념은 여전히 텍스트로만 학습할 수 있기 때문에 시각적으로나 비디오에서 세상을 이해할 필요는 없다고 말합니다. Sutskever는 색상의 네트워크 임베딩이 인간의 인식과 유사하다는 예를 제공합니다.
00:25:00 이 섹션에서 발표자는 큰 과제 중 하나가 이미지 예측과 같이 불확실성이 있는 고차원 벡터를 예측하는 것이라고 논문에서 주장한 내용에 대해 논의합니다. 그러나 발표자는 OpenAI가 igpt에서 수행한 작업의 예를 인용하면서 현재의 자동 회귀 변환기가 이미 해당 속성을 가지고 있으며 완벽하게 잘 작동한다고 지적합니다. 여기에서 그들은 변환기를 픽셀에 적용하고 복잡하고 미묘한 방식으로 이미지를 생성했습니다. 화자는 사전 훈련된 모델이 사람들의 생각, 감정 및 상호 작용에 대한 압축된 표현을 포함하여 언어와 언어를 생산하는 세계의 프로세스에 대한 지식을 이미 가지고 있다고 주장합니다. 따라서 근본적인 현실에 대해 모델을 가르치는 문제는 그들에게 지식을 제공하는 것이 아니라 프로세스를 자동화하는 것입니다. 화자는 알고리즘을 통해 이를 달성할 수 있다고 제안합니다.
00:30:00 이 섹션에서 Ilya Sutskever는 출력에서 더 정확해지도록 모델을 가르치는 과정에 대해 설명합니다. 프로세스. 그는 이제 모델이 보다 효율적으로 모델을 가르치기 위해 AI 지원을 사용하는 "교사 군대"에 대한 지식을 가지고 있다고 언급합니다. 강화 학습 프로세스에는 높은 수준의 신뢰성을 달성하기 위해 모델의 동작을 검토하는 인간 교사가 포함됩니다. Sutskever는 모델이 환각을 일으키지 않도록 하면서 학습 시 더 안정적이고 제어 가능하며 더 빠른 모델을 만드는 데 중점을 둡니다. 그는 대규모 언어 모델과 인간 두뇌 사이의 유사점에 주목하고 더 큰 모델이 처리하려면 더 많은 매개변수와 데이터가 필요하다고 제안합니다.
00:35:00 이 섹션에서 Ilya Sutskever는 AI 교육에서 많은 양의 데이터가 필요한 이유에 대해 논의하고 현재 교육 초기 단계에서는 필요하지만 창의적인 아이디어로 더 적은 데이터에서 더 많은 것을 배울 수 있다고 말합니다. . Sutskever는 또한 모델을 확장하기 위한 더 빠른 프로세서의 필요성과 결과가 비용을 능가할 경우 비용의 잠재적 가치를 언급합니다. 민주주의와 AI 주제에 대해 Sutskever는 정부가 조언을 위해 이 기술을 어떻게 사용할 것인지에 대해 불확실성을 표명했지만, 미래에는 시민이 신경망에 정보를 제공하는 민주적 프로세스가 바람직할 수 있다고 제안합니다.
00:40:00 이 섹션에서 Ilya Sutskever는 민주주의에서 AI의 역할에 대해 논의하면서 AI가 고대역폭 형태의 민주주의를 열 수 있다고 제안합니다. 여기서 개인은 데이터를 입력하여 시스템이 어떻게 작동해야 하는지를 지정할 수 있습니다. 그러나 Sutskever는 주어진 상황에서 모든 변수를 이해하고 분석하는 AI의 능력에 대해 의문을 제기합니다. 중견 기업도 개인의 이해력을 넘어설 수 있다는 점을 감안할 때, 그는 AI가 올바른 방식으로 구축된다면 거의 모든 상황에서 엄청나게 도움이 될 수 있다고 제안합니다.
이 YouTube 동영상은 기계 학습을 지원하기 위해 미적분의 필수 개념에 대한 직관적이고 그래픽적인 이해를 제공하는 것을 목표로 하는 다변량 미적분 온라인 전문화의 일부입니다. 영상은 미분, 연쇄법칙, 곱법칙, 특수케이스함수, 부분미분 등 다양한 개념을 다루며 흥미로운 응용을 충분히 즐기기 위해서는 수학의 기초를 이해하는 것이 중요함을 강조한다. 이 비디오는 또한 미적분학을 적용하여 고차원 공간을 탐색하고 편미분 및 총 미분 개념을 사용하여 다변량 데이터를 분석할 수 있는 다변량 미적분학을 소개합니다.
기계 학습을 위한 다변량 미적분의 개념은 이 비디오 시리즈에서 살펴봅니다. Jacobian 및 Hessian은 최적화 기술 및 체인 규칙과 함께 소개됩니다. 학습 및 역전파에 중점을 두고 신경망을 다룹니다. 함수를 근사화하는 방법으로 Taylor 급수를 설명하고 다변량 미적분학을 사용하여 고차 근사화하는 과정을 논의합니다. 이 비디오는 복잡한 실제 문제를 해결하는 데 있어 이러한 개념의 중요성을 강조합니다.
비디오의 세 번째 부분에서는 다변량 미적분학의 다양한 측면을 다룹니다. Taylor 시리즈는 함수를 다항식 시리즈로 근사화하기 위한 도구로 시작하여 근처 지점에서 원래 함수에 대한 근사치를 구축하기 위한 것입니다. 그런 다음 그래디언트만 사용하여 솔루션을 향해 나아가는 Newton-Raphson 방법과 선형 대수학과 미적분학을 함께 결합하는 벡터인 그래드의 개념으로 이동합니다. 또한 비디오는 제약 조건이 있는 최적화 문제를 해결하는 데 유용한 라그랑주 승수 방법을 설명합니다. 마지막으로 비디오는 변수 간의 물리적 관계와 가설을 밝히는 데 도움이 될 수 있는 최소 제곱법을 사용하여 함수를 데이터에 맞추는 방법을 보여줍니다. 전반적으로 이 비디오는 기계 학습에서 다변량 미적분학의 실용적인 응용 프로그램에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.
비디오의 이 섹션에서는 선형 회귀에서 시작하여 비선형 모델로 이동하면서 데이터를 함수에 맞추는 방법에 대해 설명합니다. 함수 및 매개변수에서 비선형인 모델의 잔차 제곱합을 최소화하는 데 사용되는 비선형 최소 제곱 피팅에 대한 최속하강법 공식이 도입되었습니다. 비디오는 또한 피팅 매개변수에 대한 좋은 시작 추측을 생성하고 데이터에 대한 피팅을 시각적으로 비교하는 것의 중요성을 다룹니다. 이 과정은 파생물의 정의부터 신경망 및 선형 회귀에서의 응용 프로그램에 이르기까지 기계 학습을 위한 다변량 미적분학에 대한 입문 이해를 제공합니다.
1 부
00:00:00 이 섹션에서는 강사가 기계 학습 학습자를 위한 다변량 미적분 과정을 소개합니다. 이 과정은 그래픽과 애니메이션을 사용하여 미적분학 및 응용 프로그램에 대한 이해를 제공하여 보다 직관적이고 덜 부담스럽게 만드는 것을 목표로 합니다. 이 과정은 기본적인 미적분학 개념을 소개하는 6개의 모듈로 구성되어 있으며 모듈 5와 6에서 흥미로운 응용 프로그램을 구축합니다. 강사는 더 나은 이해를 돕기 위해 세부 사항을 훑어보고 개념을 그래픽으로 표현하는 데 집중할 것을 제안하지만 관심 있는 사람들을 위해 더 엄격한 설명에 대한 링크도 제공합니다. 마지막으로 기계 학습과 같은 수학의 흥미로운 응용을 충분히 즐기기 위해서는 수학의 기이함과 표기법을 포함한 지루한 기초 작업을 이해하는 것이 중요함을 강조합니다.
00:05:00 이 섹션에서 강사는 어떻게 함수를 선택하는 것이 과학의 창조적인 본질인지, 미적분을 통해 자동차의 속도 대 시간 그래프에서 단순한 속도 이상의 것을 추출할 수 있는지에 대해 설명합니다. 가속도는 로컬 기울기로 정의되며 분석을 위한 새 그래프를 생성하기 위해 시간에 대해 플롯할 수도 있습니다. 강사는 일정 속도 그래프가 일정한 0 기울기를 갖는 반면 더 복잡한 그래프는 다양한 양수 및 음수 기울기를 갖는 방법을 보여줍니다. 궁극적으로 미적분은 함수와 변수의 변화 사이의 관계를 설명하기 위한 일련의 도구일 뿐이며 이를 통해 이를 조사하고 조작할 수 있습니다.
00:10:00 이 섹션에서는 자동차의 저크라고 하는 각 지점에서 가속 함수의 기울기를 취하여 가속 함수의 미분을 취하는 개념에 대해 설명합니다. 비디오는 또한 적분이라고 하는 것과 밀접하게 관련된 역도함수 또는 역 절차의 아이디어를 탐구합니다. 그런 다음 논의는 수학적 표기법의 도움으로 그래디언트의 개념을 정의함으로써 미분의 공식적인 정의로 이동합니다. 선형 함수의 그래디언트는 상승과 런이 각각 수직축과 수평축을 따른 거리인 런 공식에 대한 상승을 사용하여 설명됩니다. 마지막으로 기울기를 표현하기 위해 극한 표기법을 사용하는 방법에 대한 개념도 탐구합니다.
00:15:00 이 섹션에서 비디오는 미분의 개념과 함수의 기울기를 찾는 데 미분을 사용하는 방법을 설명합니다. 이 프로세스는 해당 지점에서 접선의 기울기를 제공하는 식 (f(x+Delta X) - f(x)) / Delta X의 0에 델타 X가 접근할 때 극한을 취하는 것과 관련됩니다. 이 비디오는 이 방법을 사용하여 단순 선형 및 2차 함수의 기울기를 찾는 예를 제공하여 합계 규칙의 호환성을 보여줍니다. 결과 기울기는 각각 상수와 x의 함수입니다.
00:20:00 이 섹션에서는 강사가 미분에 대한 거듭제곱 규칙을 설명합니다. X의 함수 f가 AX의 B승과 같다고 미분하면 결과는 X의 대시 f는 ABX의 B승에서 1을 뺀 것과 같습니다. 이를 거듭제곱 법칙이라고 합니다. 강사는 또한 길고 복잡한 표현의 경우 차별화가 지루해질 수 있다고 언급합니다. 프로세스 속도를 높이기 위해 합계 및 거듭제곱 규칙과 같은 규칙을 사용할 수 있습니다. 그런 다음 비디오는 미분될 때 흥미로운 결과를 제공하는 세 가지 특수 사례 함수를 설명하기 위해 이동합니다. 첫 번째 함수는 x의 f = 1 나누기 X이며, x = 0에서 불연속을 보여줍니다. 강사는 기울기를 조사하기 위해 이 함수에 미분 표현식을 적용합니다.
00:25:00 이 섹션에서는 동영상에서 미적분의 몇 가지 특수 사례 함수에 대해 설명합니다. 첫째, 그들은 함수의 값이 항상 자신의 기울기 값과 같다는 속성을 가진 함수를 설명합니다. X에 대한 지수 함수 e는 필요한 모든 기준을 만족하는 유일한 함수입니다. 다음으로 비디오는 삼각 함수 사인 및 코사인과 그 도함수에 대해 설명합니다. 이러한 함수의 자기 반복 패턴은 지수 함수를 연상시킬 수 있습니다. 궁극적으로 비디오는 미분은 단순한 개념이며 모든 대수학을 다룰 수 없더라도 각 지점에서 상승 또는 런 기울기를 찾을 수 있음을 강조합니다.
00:30:00 이 섹션에서는 두 기능의 제품을 구별하기 위한 편리한 지름길인 제품 규칙을 설명하는 비디오입니다. 이 규칙은 수학자들이 상대적으로 간단한 함수를 다룰 때 도함수를 계산하는 지루한 과정을 피할 수 있게 해줍니다. 규칙은 한쪽이 x의 함수 f이고 다른 쪽이 x의 함수 g인 직사각형을 사용하여 설명됩니다. 이 두 함수의 곱은 x의 a라고 부를 수 있는 직사각형의 면적을 제공합니다. 사각형을 4개의 영역으로 나누면 델타 X의 양이 적은 측면 변경이 이루어지고 가장 빨리 축소되는 가장 작은 사각형은 무시할 수 있습니다. x에 대한 a의 도함수에 대한 최종 표현은 x의 G x X의 도함수 곱하기 X의 G x x의 도함수입니다.
00:35:00 영상의 이 섹션에서는 행복과 피자, 피자와 돈의 기능을 연결하여 돈에 대한 행복의 변화율을 찾기 위해 체인 규칙의 개념을 도입하고 사용합니다. 체인 규칙은 파생 관계 체인을 만드는 방법이며 직접 대체가 옵션이 아닐 수 있는 복잡한 함수에 특히 유용합니다. 그런 다음 비디오는 함수에 체인 규칙을 적용하고 돈에 대한 행복 변화율의 원하는 함수를 얻습니다. 비디오는 체인 규칙의 이점에 대해 논의하고 다음 비디오에서 모든 시간 절약 규칙이 어떻게 사용되는지 미리 보는 것으로 끝납니다.
00:40:00 이 섹션에서는 곱으로 다시 작성된 분수에 미적분학의 곱 규칙을 적용하는 방법의 예를 봅니다. 첫 번째 단계는 분모를 위로 이동하고 -1의 거듭제곱으로 올려 함수를 곱으로 다시 작성하는 것입니다. 그런 다음 함수는 X의 G와 X의 H의 두 부분으로 나뉩니다. 각 부분의 도함수는 서로 다른 표기법을 사용하고 합계, 거듭제곱 및 체인 규칙을 적용하여 계산됩니다. 두 부품에 대한 미분 표현이 있으면 제품 규칙을 적용하여 최종 답을 얻을 수 있습니다. 이 섹션은 위협적으로 보이는 기능은 올바른 도구를 사용하면 쉽게 길들일 수 있는 반면 단순해 보이는 기능은 까다로울 수 있지만 함께 작업하는 것도 재미있을 수 있다는 알림으로 끝납니다.
00:45:00 비디오의 이 섹션에서 강사는 이전 모듈에서 배운 미분 개념의 확장인 다변량 미적분학을 소개합니다. 분석할 변수가 두 개 이상인 경우 미적분학을 적용하여 고차원 공간을 탐색할 수 있습니다. 강사는 "다변량"과 "다변수"라는 용어를 사용하는 것의 미묘한 차이점을 설명하지만 그 구분이 중요하지는 않습니다. 그런 다음 미적분학 응용의 맥락에서 변수와 매개변수의 미묘함을 명확히 하기 위해 토론이 계속됩니다. 이후 모듈에서 강사는 몇 가지 흥미로운 데이터 분석 문제에 미적분학을 적용할 것입니다.
00:50:00 이 섹션에서 화자는 편미분을 사용하여 각 변수에 대한 함수의 도함수를 찾는 방법을 설명합니다. 그들은 캔의 면적을 여러 부분으로 나누고 이러한 부분에 금속의 두께와 밀도를 곱하여 캔의 질량을 찾는 예를 제공합니다. 각 변수(반지름, 높이, 두께 및 밀도)와 관련하여 캔 질량의 편도함수를 찾는 방법을 보여주고 두 개 이상의 변수의 함수를 구별하기 위해 곱슬 부분 기호를 사용하는 방법을 설명합니다. 화자는 부분 미분이 단변량 미적분학보다 훨씬 더 복잡하지 않으며 기계 학습의 필수 개념이라고 결론을 내립니다.
00:55:00 이 섹션에서는 편미분의 개념을 소개하고 자습서에서는 편도함수를 찾는 방법을 설명하기 위해 세 변수의 함수 예제를 사용합니다. 다음으로 튜토리얼에서는 전체 미분의 개념을 소개하고 함수의 모든 매개변수의 작은 변화로 인해 발생하는 변화를 측정하는 데 사용된다고 설명합니다. 이 자습서에서는 총 도함수를 계산하는 방법과 체인 규칙을 사용하여 변수가 많은 문제를 해결하는 방법을 설명합니다. 마지막으로 Jacobian은 선형 대수학의 일부 아이디어를 가져오고 이러한 부분 도함수를 최적화 및 기계 학습의 맥락에서 특히 유용한 것으로 만드는 방법으로 소개됩니다.
2 부
01:00:00 이 섹션에서는 Jacobian의 개념을 다변량 미적분학의 맥락에서 설명합니다. Jacobian은 특정 XYZ 좌표가 주어질 때 함수의 가장 가파른 기울기 방향을 가리키는 벡터를 반환하는 벡터에 대한 대수식입니다. 이 비디오는 이 개념을 설명하기 위해 등고선 플롯이 있는 복잡하고 매력적인 함수의 2차원 예제를 탐색합니다. Jacobian 벡터는 낮고 어두운 영역에서 높고 밝은 영역을 향해 오르막을 가리키는 것으로 표시됩니다. 2차원의 이 명확한 예는 과정 후반에 탐구할 더 높은 차원의 문제에 대해 시청자에게 자신감을 주기 위한 것입니다.
01:05:00 기계 학습을 위한 다변량 미적분에 대한 이 섹션에서는 Jacobian 벡터 및 Jacobian 행렬의 개념을 살펴봅니다. Jacobian 벡터는 함수의 벡터 필드를 찾는 데 사용됩니다. 여기서 원점은 최대값, 최소값 또는 안장을 나타내고 Jacobian 행렬은 벡터를 입력 및 출력으로 사용하는 함수에 대해 구성됩니다. 선형 함수의 경우 Jacobian 행렬은 일정한 그래디언트이며 벡터 공간 간의 좌표를 변환하는 데 사용할 수 있습니다. 기계 학습의 많은 함수가 매우 비선형적이지만, 그 부드러움으로 인해 각 공간의 작은 영역이 거의 선형으로 간주될 수 있으며 각 지점의 Jacobian을 더하여 크기 변화를 계산할 수 있습니다.
01:10:00 이 섹션에서는 시스템의 최대값 또는 최소값에 해당하는 함수의 입력값을 찾는 것을 의미하는 수학의 최적화 개념을 소개합니다. 최적화 프로세스는 경로 계획, 생산 스케줄링 및 재고 선택과 같은 다양한 실제 시나리오에서 사용됩니다. 간단한 함수의 최대값과 최소값을 찾기 위해 Jacobian을 구축하고 그 값을 결정할 수 있지만 더 복잡한 함수의 경우 최적값을 찾는 것이 더 어려울 수 있습니다. 바닥이 고르지 않은 모래 구덩이의 비유는 Jacobian을 사용하여 시스템의 가장 깊은 지점을 찾는 과정을 설명하는 데 사용됩니다.
01:15:00 이 섹션에서는 Jacobian 벡터의 확장으로 생각할 수 있는 다변량 시스템에 대한 Hessian 행렬의 개념을 소개합니다. Hessian 행렬은 n 변수의 함수에 대한 N x n 정방 행렬입니다. 여기서 n은 함수 f의 변수 수입니다. Hessian을 찾으려면 먼저 Jacobian을 찾은 다음 해당 용어를 다시 미분할 수 있습니다. Hessian 행렬은 선행 대각선에 걸쳐 대칭이며 함수가 한 지점에서 최대인지 최소인지를 결정하는 데 사용할 수 있습니다. Hessian의 행렬식은 함수가 안장점인지 여부를 결정하는 데 사용됩니다.
01:20:00 이 섹션에서 비디오는 2차원 풍경의 한계와 더 높은 차원, 값비싼 계산, 선명한 기능 및 잡음이 많은 기능으로 인해 발생하는 문제에 대해 설명합니다. 명시적 공식이 없을 수 있는 문제에 대한 솔루션을 생성하기 위한 근사 기법으로 유한 차분 방법이 도입되었습니다. 다른 방향으로 작은 단계를 취함으로써 야코비 행렬은 이 접근법을 사용하여 근사화될 수 있지만 단계의 크기를 선택하는 데 올바른 균형을 찾는 것이 중요합니다.
01:25:00 이 섹션에서는 노이즈가 많은 데이터에 대한 토론과 계산 비용이 많이 드는 함수를 처리할 때 발생하는 문제에 대한 논의로 비디오를 시작합니다. 발표자는 잡음이 많은 데이터를 처리하는 가장 간단한 접근 방식은 몇 가지 다른 단계 크기를 사용하고 일종의 평균을 구하여 그래디언트를 계산하는 것이라고 강조합니다. 그런 다음 비디오는 모듈 3을 소개합니다. 여기에서 다변량 기능을 다루기 위해 일변량 체인 규칙이 업그레이드됩니다. 화자는 표기법을 단순화하며 두 개의 다변수 미분식의 내적을 통해 다변수 연쇄법칙을 깔끔하게 표현할 수 있다고 설명한다. 비디오는 나머지 시간 절약 규칙이 이미 다변량 문제에 적용된다는 점을 강조하면서 결론을 내리고 다변수 체인 규칙의 일반화된 형식에 대한 논의를 마무리합니다.
01:30:00 이 섹션에서 비디오는 세 가지 기능이 있는 일변량 예제를 사용하여 두 개 이상의 링크에 대해 체인 규칙이 작동하는 방식을 다룹니다. 그런 다음 비디오는 체인 규칙이 여전히 작동하지만 Jacobian 행렬과 같은 세부 사항에 추가로 주의를 기울이는 다변량 사례를 소개합니다. T에 대한 F의 도함수는 F의 야코비와 X의 야코비 및 U의 도함수 벡터의 곱으로 스칼라 출력이 됩니다. 이 개념은 인공 신경망과 실제 문제에 대한 적용에 매우 중요합니다.
01:35:00 이 섹션에서는 동영상에서 신경망의 수학적 기능을 소개합니다. 신경망은 단순히 변수를 받아서 다른 변수를 돌려주는 함수입니다. 여기서 두 변수는 모두 벡터일 수 있습니다. 신경망의 각 노드는 가중치, 편향 및 신경망에 뇌 뉴런과의 연관성을 부여하는 활성화 함수(그리스 문자 시그마로 표시됨)로 구성된 활동이라고 합니다. 이 비디오는 더 많은 뉴런을 추가하여 네트워크에서 더 많은 복잡성을 생성하는 방법을 보여주고 간단한 벡터 형식으로 표현될 수 있는 n 입력, 가중치, 편향 및 출력을 취하도록 표현식을 일반화합니다. 퍼즐의 마지막 조각은 이전 레이어와 동일한 방식으로 동작하는 입력과 출력 사이에 숨겨진 뉴런 레이어를 추가하는 것입니다.
01:40:00 이 섹션에서는 레이블이 지정된 데이터 및 역전파를 사용하여 신경망을 훈련시키는 개념을 소개합니다. 간단한 구조를 선택한 다음 점진적으로 가중치와 편향을 업데이트하여 네트워크가 교육 입력을 라벨에 가장 잘 일치시킬 수 있는 가중치와 편향을 찾는 데 중점을 둡니다. 비용 함수가 정의되고 변수 W에 대한 C의 기울기가 가중치와 편향을 업데이트하는 방향을 알아내기 위해 취해집니다. 또한 비용의 편도함수에 대한 체인 규칙 표현식이 강조 표시되어 일련의 교육 예제에 대한 네트워크 비용을 최소화하기 위해 WB 공간을 탐색하는 데 사용할 수 있습니다.
01:45:00 비디오의 이 섹션에서는 함수에 대한 근사치를 구축하기 위한 접근 방식으로 Taylor 급수를 소개합니다. 비디오는 Taylor 시리즈를 사용하여 닭의 대략적인 요리 시간을 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 예를 제공합니다. 이 프로세스에는 오븐과 닭고기 속성에 대한 가정을 하고 일련의 간단한 함수를 사용하여 닭고기의 질량과 요리 시간 간의 관계를 모델링하는 작업이 포함됩니다. 테일러 급수 방법은 그래프의 한 점과 기울기와 높이가 같은 함수를 유도할 수 있지만 관심 있는 점에서 멀어지면 근사치가 나빠집니다. 비디오는 또한 Taylor 급수가 거듭제곱 급수라고 할 수 있음을 설명하고, 거듭제곱 급수에 대한 간단한 일반화된 표현을 제공합니다.
01:50:00 이 섹션에서는 잘린 시리즈의 개념과 근사를 통해 함수를 구축하는 프로세스에 대해 설명합니다. 일반화된 거듭제곱 시리즈는 일련의 증가하는 X 거듭제곱으로 도입됩니다. Taylor 시리즈 방법을 사용하면 한 지점에서 함수에 대한 모든 것을 알 수 있으므로 다른 모든 곳에서 함수를 재구성할 수 있습니다. 이 방법은 올바르게 동작하는 연속 함수에만 사용할 수 있습니다. 함수를 구축하기 위한 근사치의 점진적인 개선이 예제와 함께 그래픽으로 설명됩니다. 첫 번째 근사값은 한두 가지 정보에만 기반을 두지만 근사값을 더욱 개선하기 위해 더 많은 정보가 사용됩니다.
01:55:00 이 섹션에서 비디오는 다변량 미적분을 사용하여 함수의 고차 근사값을 생성하는 프로세스에 대해 설명합니다. F(0), F'(0) 및 F''(0)과 같은 정보를 사용하여 2차 방정식을 생성하는 1차 및 2차 근사값을 찾는 것으로 시작합니다. 그런 다음 비디오는 3차 및 4차 근사값을 논의하는 것으로 이동하여 하위 항을 동일하게 유지하면서 조각별 고차 항을 추가할 수 있음을 보여줍니다. 비디오는 또한 3차 근사에서 3차 항 앞의 계수가 3차 항을 두 번 미분한 결과임을 나타냅니다. 전반적으로 이 비디오는 복잡한 함수를 근사화하는 데 있어 다변량 미적분학의 유용성을 보여줍니다.
파트 3
02:00:00 이 섹션에서는 거듭제곱의 개념을 더 적용하여 함수 "e의 x"를 용어별로 미분하고 변하지 않는 만족스러운 것을 찾았습니다. Taylor 급수는 점 x가 0인 점에 대해 특별한 것이 없음을 인정하고 어느 점에서든 함수에 대한 모든 것을 알고 있으면 어디에서나 함수를 재구성할 수 있다고 말합니다. x가 P와 같은 점에서 시작하여 임의의 확장점을 허용하도록 독일 방정식을 조정할 수 있습니다. 0차 항은 모든 곳에서 P의 점 F를 사용하는 수평선이 될 것이며 점 P에서 곡선에 대한 접선을 만들기 위해 사용 가능한 모든 정보를 기록하고 함수의 기울기를 사용해야 합니다.
02:05:00 이 섹션에서 화자는 함수를 다항식 급수로 근사화하는 데 유용한 도구로 Taylor 급수를 소개합니다. 그는 점 P에서 2차 도함수를 적용하고 X를 X 빼기 P로 대체하여 Maclaurin 급수를 일반 Taylor 급수 형식으로 변환하는 방법을 보여줍니다. 결과 1차원 Taylor 급수 표현은 함수를 다항식 급수로 편리하게 재표현하는 데 사용할 수 있습니다. 연사는 또한 코사인 함수의 Maclaurin 시리즈 확장을 구축하는 방법을 보여주고 이 예를 사용하여 코사인과 사인의 순환 패턴, 시리즈에서 X의 홀수 거듭제곱의 부재, 합계 표기법을 사용하여 다음을 완전히 설명합니다. 시리즈. 섹션은 계열 근사를 처리할 때 주의하고 허용되는 영역을 알아야 한다는 알림으로 끝납니다.
02:10:00 이 섹션에서 발표자는 x=0에서 불연속성으로 인해 정의되지 않은 값으로 이어지는 1/X와 같이 잘못 작동하는 함수를 Taylor 급수가 어떻게 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있는지 논의합니다. 그러나 x=1과 같은 다른 곳으로 이동하고 깔끔한 합계 표기법으로 Taylor 급수를 적용하면 함수에 대한 근사치를 개선하는 시퀀스를 구성할 수 있습니다. 그런 다음 비디오는 근사치에서 예상되는 오류와 1차 근사치를 사용하여 점 P 근처의 함수를 평가하는 방법을 살펴봅니다. 발표자는 오차를 정확하게 계산할 수 있다고 언급하여 주어진 근사치가 얼마나 정확한지 추정할 수 있는 방법을 제공합니다. .
02:15:00 가까운 지점에서 원래 기능을 근사화합니다. 이 섹션에서는 작은 숫자의 경우 델타 x 제곱 정도인 1차 근사에 도입된 오차항에 대해 알아봅니다. 우리는 또한 두 번째 점이 X에서 유한한 거리에 남아 있을 때 도함수와 오류의 정의를 구축하는 데 상승 대 런 근사가 어떻게 도움이 되는지 확인합니다. 그런 다음 멱급수를 다음에서 보다 일반적인 다변량 형식으로 업그레이드합니다. 가까운 지점에서 원래 함수에 근사하는 2차원 함수를 제공하는 2차원 사례. 전반적으로 이러한 개념은 문제 해결에 수치적 방법을 적용할 때 중요한 역할을 합니다.
02:20:00 이 섹션에서 강사는 다변량 함수에 대한 Taylor 급수 전개를 구축하는 방법을 설명합니다. 0차 근사는 단순히 확장 지점에서 함수와 높이가 같은 평평한 표면인 반면, 1차 근사는 두 방향의 그래디언트 정보를 통합합니다. 2차 근사의 경우 3개의 항이 있으며 모두 2차 도함수이고 이 합계를 만들려면 델타 X 벡터에 헤세 행렬을 곱한 다음 다시 델타 X 벡터의 전치를 곱해야 합니다. 강사는 이것이 미적분학 및 선형 대수 기술뿐만 아니라 Jacobian 및 Hessian 개념을 사용하여 2D에서 다차원 하이퍼 표면으로 즉시 일반화된다고 설명합니다.
02:25:00 이 섹션에서 내레이터는 모든 데이터 포인트를 전달하는 대신 평균과 너비의 두 매개변수를 사용하여 높이 분포에 방정식을 맞추는 방법을 설명합니다. 이 프로세스에는 모델이 데이터에 얼마나 잘 맞는지에 대한 표현식을 찾은 다음 피팅 매개변수가 변경됨에 따라 적합도가 어떻게 변하는지 살펴보는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 내레이터는 Newton-Raphson 방법을 소개합니다. 이 방법은 방정식에 대한 솔루션을 추측하기 위해 반복하고, 이를 평가하고, 새로운 추측을 생성하고, 솔루션에 도달할 때까지 프로세스를 반복하는 것을 포함합니다. 이 방법은 큰 다차원 함수가 데이터에 적합하고 이를 분석적으로 풀거나 플로팅하는 데 비용이 너무 많이 드는 경우에 유용합니다.
02:30:00 비디오의 이 섹션에서는 기울기만 사용하여 솔루션을 향해 단계적으로 방정식을 푸는 방법으로 Newton-Raphson 방법을 소개합니다. 그러나 이 방법은 때때로 루프에 갇히거나 이상한 값으로 분기하는 등의 문제를 일으킬 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 이 방법은 솔루션을 반복하는 강력한 수단입니다. 비디오의 다음 섹션에서는 그래디언트 벡터를 찾고 등고선 플롯에서 언덕을 내려감으로써 이 방법을 여러 변수가 있는 함수에 적용하는 방법에 중점을 둡니다. 이것은 결국 최적화를 허용하고 함수의 매개변수에 가장 적합한 것을 찾을 것입니다.
02:35:00 이 섹션에서는 선형 대수와 미적분을 결합한 벡터인 grad의 개념에 대해 설명합니다. Grad는 벡터의 X&Y 위치에서 DF를 DX로, DF를 DY로 기록하는 벡터로 정의됩니다. 방향성 기울기는 기울기 F에 평행한 단위 벡터와 기울기 F의 내적으로 도입되며, 방향 기울기의 최대값은 기울기 F의 크기입니다. 기울기가 가리키는 방향은 방향으로 설명됩니다. 등고선에 수직인 가장 가파른 내리막. 마지막으로, 데이터 값과 모델 적합도 간의 차이를 최소화하기 위한 그래디언트 사용에 대해 설명합니다.
02:40:00 X 제곱 더하기 Y 제곱은 A 제곱과 같습니다. 즉, 우리가 보고 있는 점은 모두 반지름이 A인 원에 있습니다. 이 경로에서 최대값 또는 최소값을 찾으려면 다음을 사용할 수 있습니다. 라그랑주 승수 방법. 여기에는 함수의 윤곽선에 수직인 그래디언트 벡터가 원의 경로에 수직인 그래디언트 벡터와 동일한 방향(마이너스 기호까지)이 있는 위치를 찾는 작업이 포함됩니다. 이렇게 하면 윤곽선이 경로에 닿는 지점이 표시되며 여기서 최소값과 최대값을 찾을 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 특정 경로를 따라 함수의 최대값 또는 최소값을 찾는 것과 같은 제약 조건이 있는 최적화 문제를 해결할 수 있습니다.
02:45:00 이 섹션에서는 제약 조건이 있는 최적화 문제를 해결하는 도구로 라그랑주 승수 개념을 소개합니다. 라그랑주 승수 사용을 설명하기 위해 원 방정식 제약 조건 및 다변수 함수와 관련된 실제 예가 사용됩니다. 제약 조건 내에서 함수의 최대값과 최소값을 찾기 위해 방정식을 설정하고 해결합니다. 결과를 3차원으로 플로팅하면 최대 및 최소 포인트가 표시됩니다. 이 방법은 제약 조건이 관련된 기계 학습의 최적화 문제에 유용할 수 있습니다.
02:50:00 이 섹션에서는 동영상에서 함수를 최적화하고 다변량 미적분을 사용하여 문제를 해결하는 방법에 대해 설명합니다. 그래디언트를 사용하여 현재 추측에서 문제의 솔루션까지 얼마나 멀리 떨어져 있는지 추정하는 Newton-Raphson 방법이 도입되었으며, 그래디언트 벡터는 등고선에 수직으로 정의되고 각각의 함수 차이와 동일한 요소를 가집니다. 중심선. 그런 다음 비디오는 Lagrange 승수 방법을 사용하여 기울기 함수를 제약 조건의 탄젠트와 동일시하여 제약 조건이 적용되는 문제를 해결하는 방법을 보여줍니다. 다변량 미적분을 적용하면 최소 제곱법을 사용하여 데이터에 함수를 맞추는 데 도움이 될 수 있으므로 데이터를 정리, 분석 및 그래프로 표시하여 변수 간의 물리적 관계와 가설을 밝힐 수 있습니다.
02:55:00 비디오의 이 섹션에서 강사는 잔차 R과 카이제곱이라고 하는 적합도 측정을 사용하여 m과 c의 최적 값을 찾는 방법을 설명합니다. 그는 R을 데이터 항목과 라인의 예상 위치 간의 차이로 정의하고 카이 제곱을 잔차 제곱의 합으로 정의합니다. M과 C의 다양한 가능한 값에 대해 카이 제곱이 어떻게 보이는지 플로팅하여 약 215와 0 절편 근처에서 최소값을 찾습니다. 최소값은 카이 제곱의 기울기가 0일 때 발견됩니다. . 강사는 계속해서 문제를 명시적으로 해결하는 방법을 설명하고 선형 하강으로 해결하는 방법을 보여줍니다. 그는 또한 피팅 매개변수의 불확실성에 대한 아이디어를 얻는 방법을 설명합니다.
파트 4
03:00:00 이 섹션에서는 회귀를 통해 일부 데이터에 선을 맞추는 개념에 대해 설명하고 데이터에서 적합도의 편차를 측정하는 적합도 추정기 카이제곱을 소개합니다. 절편이 그래디언트에 따라 달라진다는 사실과 함께 피팅을 시각적으로 비교하는 것의 중요성이 강조됩니다. 피팅에서 상수 항을 고려할 때 그래디언트의 불확실성을 제거하기 위해 문제는 y-bar에서 y의 질량 중심 위치로 재구성됩니다. 그런 다음 비디오는 선형 회귀보다 임의로 더 복잡한 피팅 함수에 대해 이야기하고 매개 변수는 비선형 최소 제곱을 사용하여 데이터에 피팅됩니다. 여기서 카이 제곱은 다음의 모든 데이터 포인트에 대한 합계로 계산됩니다. YI와 매개변수가 K인 XI 모델 사이의 차이는 모두 시그마 제곱으로 나뉩니다.
03:05:00 이 섹션에서 화자는 함수 및 피팅 매개변수에서 비선형인 모델에 대한 잔차의 제곱합을 최소화하는 데 사용되는 비선형 최소 제곱 피팅에 대한 최속하강법 공식에 대해 설명합니다. 연사는 이 공식이 최소 카이 제곱 값에 도달할 때까지(카이 제곱 기울기가 0이 되거나 카이 제곱 값이 더 이상 변경되지 않을 때) 각 반복 중에 피팅 매개변수의 벡터를 업데이트하는 데 사용된다고 설명합니다. 이러한 유형의 문제를 해결하기 위한 다양한 방법이 있지만 최속강하법이 가장 단순하며 일반화된 비선형 최소 제곱 피팅 문제의 최소값을 찾는 데 충분합니다.
03:10:00 다변량 미적분학에 대한 이 섹션에서 비디오는 더 빠른 수렴을 위한 Hessian 사용, 안정성을 위한 Levenberg-Marquardt 방법, 이상값 처리를 위한 강력한 피팅을 포함하여 비선형 최소 제곱 문제를 해결하기 위한 다양한 방법을 설명합니다. 그런 다음 비디오는 가우시안 분포를 모집단 높이 데이터에 맞추는 예를 사용하여 MATLAB 및 Python을 사용하여 비선형 최소 제곱 곡선 피팅을 수행하는 방법을 보여줍니다. 알고리즘이 의미 있는 최소값으로 수렴할 수 있도록 초기 매개변수에 대한 합리적인 추측으로 시작하는 것의 중요성을 강조합니다.
03:15:00 이 섹션에서 발표자는 데이터를 함수에 피팅할 때 좋은 시작 추측을 생성하고 데이터에 대한 피팅을 비교하는 것의 중요성을 강조합니다. 다변량 미적분학을 사용하여 함수를 최적화하고 데이터를 함수에 맞추는 방법에 대한 논의를 마치며 Python, MATLAB 또는 R에서 단 몇 줄의 코드로 함수를 계산적으로 맞추는 것이 쉽다고 언급합니다. 그러나 발표자는 이해의 중요성에 주목합니다. 내부에서 알고리즘이 작동하는 방식과 문제가 발생할 경우 알고리즘을 수정하는 방법. 이 과정은 미분의 정의에서 신경망 및 선형 회귀에 적용할 수 있는 방법에 이르기까지 기계 학습을 위한 다변량 미적분에 대한 입문 이해를 제공하여 미적분이 유용할 수 있는 위치에 대한 직관을 허용합니다.
"ETL 발표자 시리즈: Ilya Sutskever, OpenAI"라는 제목의 YouTube 동영상에서 OpenAI의 공동 창립자이자 수석 과학자인 Ilya Sutskever는 대규모 언어 모델, 인공 뉴런의 전제, AI의 의식 및 재무 구조와 같은 주제에 대해 논의합니다. 비영리 AI 조직. Sutskever는 기술 진보의 중요성과 OpenAI의 성공을 위한 좋은 연구를 강조하고 AI와 기업가 정신에 관심이 있는 학생들이 자신의 독특한 아이디어를 탐구하도록 격려합니다. 그는 또한 딥 러닝 스택의 다양한 계층과 전문가 교육의 개선이 미래에 큰 영향을 미칠 것이라고 예측합니다. 마지막으로 호스트는 통찰력 있는 토론에 대해 Sutskever에게 감사를 표하고 향후 행사에 그를 다시 초대하는 동시에 시청자를 기업가 정신과 혁신에 대한 더 많은 리소스를 제공하는 Stanford e-corner 웹사이트로 안내합니다.
00:00:00 이 섹션에서는 Ravi Balani가 OpenAI의 공동 창립자이자 수석 과학자인 Ilya Sutskever를 소개합니다. 및 동반 제품인 Chat GBT. Balani는 Sutskever가 이스라엘에서 수학과 컴퓨터 과학을 공부하고 나중에 토론토 대학교에서 박사 학위를 취득한 러시아-이스라엘 이민자로서의 배경을 설명합니다. Sutskever는 현재 AI 환경으로 이어진 딥 러닝 혁명을 시작한 것으로 알려지게 된 AlexNet의 원동력으로 여겨집니다. 그런 다음 Sutskever는 대규모 언어 모델의 전제와 인간 두뇌의 생물학적 뉴런에서 영감을 얻는 방법을 설명합니다.
00:05:00 이 섹션에서는 OpenAI의 Ilya Sutskever가 신경망이 경험을 통해 학습하는 데 사용하는 수학 방정식인 역전파 알고리즘의 개발에 대해 설명합니다. 그는 대규모 언어 모델이 텍스트의 이전 단어에서 다음 단어를 높은 정확도로 추측하도록 훈련된 신경망이며 예측 오류의 최적화를 통해 이해가 작동한다고 설명합니다. Sutskever는 인공 뉴런이 생물학적 뉴런과 크게 다르지 않다고 제안합니다. 우리가 이것을 상상할 수 있다면 인간이 현재의 대규모 언어 모델처럼 다음 단어를 추측하는 데 꽤 잘할 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 그러나 그는 인간 학습에 대한 우리의 이해가 여전히 제한적이기 때문에 인간과 인공 신경망을 직접 비교하는 것에 대해 경고합니다.
00:10:00 이 섹션에서는 OpenAI의 공동 창립자인 Ilya Sutskever가 신경망 학습 방식과 인간 학습 방식의 차이점에 대해 설명합니다. 신경망은 확실히 수학이나 프로그래밍에 능숙합니다. 그러나 이러한 수준의 전문성을 달성하려면 많은 데이터가 필요합니다. 반면에 인간은 적은 수의 문서만 읽어도 무언가를 깊이 이해할 수 있습니다. 기계가 인간의 학습과 적응을 능가하는 특이점에 대해 논의할 때 Sutskever는 그 시점이 언제 발생할지 모릅니다. 발전이 필요하며 불확실성이 높습니다. Consciousness를 정의하는 것은 까다롭지만 AI 시스템에서 테스트해야 하는 필연성입니다.
00:15:00 이 섹션에서는 OpenAI의 최고 과학 책임자인 Ilya Sutskever가 인공 지능의 의식 개념에 대해 설명합니다. 그는 의식이 이분법적 개념이라기보다는 정도의 문제이며 동물도 인간에 비해 감소된 형태의 의식을 가질 수 있다고 제안합니다. 그런 다음 그는 OpenAI의 사명과 비영리 조직에서 Microsoft와 긴밀한 관계를 맺고 있는 영리 조직으로 전환하기로 한 결정을 둘러싼 윤리적 문제에 대해 이야기합니다. 그는 OpenAI의 발전에 대한 직접적인 책임과 의사 결정에서 윤리가 어떤 역할을 하는지를 인정합니다.
00:20:00 이 섹션에서 Ilya Sutskever는 오픈 소스와 폐쇄 소스 AI의 장단점에 대해 논의합니다. 오픈소스 AI는 소수에게 권력이 집중되는 것을 막아 권력 균형의 관점에서 바람직하지만 AI 역량이 점점 강력해짐에 따라 장기적으로는 이상적이지 않을 수 있다. 궁극적으로 안전은 이러한 모델을 소스로 공개하지 않는 명백하고 즉각적인 동인이 되어야 합니다. 또한, 자금 조달 자금의 대부분이 클라우드 공급자에게 가는 데이터 센터의 막대한 비용을 감안할 때 비영리 또는 영리로 전환하기로 한 결정은 간단하지 않습니다.
00:25:00 이 섹션에서는 OpenAI의 공동 설립자인 Ilya Sutskever가 인공 지능(AI)을 다루는 비영리 조직의 재무 구조를 설명합니다. 이러한 회사는 대규모 신경망을 지원하기 위해 많은 자금이 필요하며 비용이 너무 높아서 더 이상 대학에서 지원할 수 없습니다. 따라서 기부금으로 자금을 조달하는 OpenAI와 같은 비영리 단체는 AI 회사가 학계에 기여할 수 있는 방법을 제공합니다. OpenAI의 재무 구조는 독특합니다. 그것은 영리 기업이 아니라 "한도가 있는 이익 회사"입니다. OpenAI의 지분은 투자자에게 유한한 의무가 있는 채권입니다. 지불이 완료되면 OpenAI는 다시 비영리 단체가 됩니다. 미친 것처럼 보일 수도 있지만 AI가 점점 더 두드러지고 있기 때문에 이 구조는 필수적이며 AI 회사가 비영리 투자를 지원하는 것이 더 유리할 수 있습니다. Microsoft는 OpenAI의 투자자 중 하나이며 OpenAI는 AGI의 잠재력과 세계에 미치는 영향을 이해하면서 AGI(Artificial General Intelligence) 토론을 개최합니다.
00:30:00 이 섹션에서는 Ilya Sutskever가 OpenAI의 신탁 의무와 투자자의 잠재적 위험에 대해 논의합니다. 그는 OpenAI가 영리 부문에 GP 또는 LP가 있는 비영리 단체가 보유하고 있기 때문에 OpenAI를 DeepMind와 구별합니다. 또한 Sutskever는 합리적이고 철저하게 검증 또는 인증된 진전을 이루기 위해 보다 강력한 신경망에 대한 정부 규제 및 신중한 평가의 필요성에 대한 생각을 공유합니다. 윤리적 의무와 관련하여 그는 시민 의무의 중요성을 인정하지만 그가 거주하는 미국의 번영을 우선시합니다.
00:35:00 이 섹션에서 면접관은 OpenAI의 Ilya Sutskever에게 성공을 위해 어떤 지표를 North Star로 추적하는지 묻습니다. Sutskever는 주요 KPI는 기술 발전과 좋은 연구 수행, 시스템 이해, 더 나은 교육 및 더 나은 제어라고 말합니다. 그는 핵심 기술이 OpenAI 성공의 핵심이라고 믿습니다. OpenAI가 사람들을 위한 대상이 될 것인지 아니면 백엔드 인프라의 일부로 사용될 것인지 묻는 질문에 Sutskever는 상황이 너무 빨리 변하기 때문에 대답하기 어렵다고 말했습니다. AI와 기업가 정신에 관심이 있는 학생들을 위한 조언으로 Sutskever는 자신의 고유한 성향에 기대어 자신의 아이디어를 탐구할 것을 권장합니다.
00:40:00 이 섹션에서 Ilya Sutskever는 직관 신뢰에 대한 그의 믿음, 특히 독특한 관점을 활용하여 새로운 기회를 모색할 수 있는 기업가 정신에 대한 가치에 대해 설명합니다. 향후 5년에서 10년 사이에 딥 러닝의 미래에 대해 물었을 때 Sutskever는 아마도 이전의 확장에 초점을 맞추는 것이 아니라 딥 러닝 스택의 다양한 계층의 개선을 통해 현장에서 계속 발전할 것이라고 예측합니다. . 그는 또한 기여를 위한 수단으로서 딥 러닝의 새로운 프론티어를 식별하는 가치를 강조하고 전문가 교육이 미래에 큰 영향을 미칠 것이라고 예측하지만 신경망의 일반 교육이 확립된 후에야 가능합니다.
00:45:00 이 섹션에서 발표자는 전문가 교육에 대한 아이디어와 그것이 이미 어느 정도 진행되고 있는지, 특히 사람들이 성능이 약하고 성능이 필요한 모델로 작업하는 오픈 소스 커뮤니티에서 어떻게 진행되고 있는지에 대해 논의합니다. 가능한 한. 그는 AI의 승승장구는 독점 데이터 세트와 유능한 기본 모델을 포함하여 여러 요소의 조합이라고 믿습니다. 연구자와 스타트업에 AI 기술을 공개할 때, 그는 모델 액세스와 같은 중간 접근 방식이 크고 복잡한 행동 표면적을 가진 신경망 연구에 매우 생산적일 수 있다고 제안합니다. 마지막으로 발표자는 OpenAI에서 AI 통합의 영향이 약간의 생산성 증가이지만 팀 역학의 극적인 변화로 이어지지는 않았다고 말합니다.
00:50:00 이 섹션에서 호스트는 인공 지능 및 딥 러닝에 대한 통찰력 있는 토론에 대해 Ilya Sutskever에게 감사를 표합니다. 향후 이벤트에 그를 다시 초대하고 업계 리더가 참여하는 다가오는 ETL 세션에 대해 청중에게 상기시킵니다. 또한 기업가 정신과 혁신에 대한 더 많은 리소스를 제공하는 Stanford e-corner 웹사이트로 시청자를 안내합니다.
OpenAI의 수석 과학자 Ilya Sutskever는 이 비디오에서 GPT의 불법 사용 가능성, AI 시스템의 안정성의 중요성, AGI 구축에서 인간-기계 협업의 역할, AGI의 소프트웨어 및 하드웨어 제한, 학술 연구의 잠재력. 그는 AGI 구축에서 오정렬 가능성을 줄이기 위해 접근 방식의 조합이 필요하며 초인간 AI에 필요한 혁신이 돌이켜 보면 반드시 혁신처럼 느껴지지 않을 수도 있다고 믿습니다. 그는 또한 교육 모델에서 인간 입력의 가치를 강조하고 언어 모델의 영향이 디지털 세계를 넘어 도달할 수 있다고 제안합니다.
00:00:00 이 섹션에서 Ilya Sutskever는 GPT의 불법 사용 가능성에 대해 논의하고 외국 정부가 이미 선전 목적으로 GPT를 사용하고 있을 가능성이 있음을 인정합니다. 그는 또한 AI에서 AGI로의 전환에 대한 정확한 일정을 제시하기는 어렵지만 AI의 경제적 가치는 앞으로 몇 년 동안 기하급수적으로 계속 증가할 것이라고 언급했습니다. Sutskever는 또한 AI의 현재 상태에 대한 비유로 자율 주행 자동차를 사용하여 모델이 모든 것을 할 수 있는 것처럼 보일 수 있지만 안정성과 견고성을 보장하기 위해 수행해야 할 작업이 여전히 남아 있다고 지적합니다. 마지막으로 Sutskever는 2030년까지 AI가 GDP의 몇 퍼센트를 차지할 것인지 그리고 왜 높은 비율에 도달하지 못할 것인지 예측하기 어렵다는 점을 인정합니다.
00:05:00 이 섹션에서는 OpenAI 수석 과학자 Ilya Sutskever가 AI 시스템에서 안정성의 중요성과 그것이 생산하는 경제적 가치에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 논의합니다. 그는 또한 AGI로 이어지는 현재 생성 모델 패러다임의 잠재력과 과거의 다양한 아이디어의 통합이 다음 패러다임을 만들 수 있다고 이야기합니다. Sutskever는 다음 토큰 예측이 인간의 성능을 능가할 수 없다는 주장에 이의를 제기하고 일반인보다 훨씬 뛰어난 정신 능력을 가진 가상의 사람들에 대한 통찰력으로 이어질 수 있는 방법을 설명합니다. 마지막으로 그는 강화 학습을 위한 대부분의 데이터가 이미 인간이 아닌 AI에서 온 것임을 확인하고 인간 교사가 AI와 협력하여 인간의 입력 없이 스스로를 개선할 수 있는 잠재력에 대해 이야기합니다.
00:10:00 이 섹션에서는 OpenAI의 수석 과학자 Ilya Sutskever가 고급 추론 기능을 갖춘 시스템을 구축하는 데 있어 인간-기계 협업의 중요성과 머신 러닝 모델에서 다단계 추론 능력을 향상시키기 위한 전담 교육의 필요성에 대해 논의합니다. 그는 또한 데이터 부족에 대한 우려를 해결하고 다중 모드로 전환하는 것이 더 많은 데이터를 얻기 위한 중요한 방향일 수 있다고 제안합니다. 과거에는 데이터 부족으로 인해 로보틱스가 OpenAI에 실현 가능한 방향이 아니었지만 지금은 이 분야에서 발전 가능성이 더 높을 수 있지만 작업에 대한 강한 의지와 헌신이 필요합니다. 마지막으로 Sutskever는 현재 하드웨어 제한으로 제대로 작동하지 않을 수 있는 미래의 아이디어에 대한 흥분을 표현합니다.
00:15:00 이 섹션에서는 Ilya Sutskever가 AGI 구축에 대한 하드웨어 제한 사항과 정렬 달성에 대한 그의 관점에 대해 설명합니다. 그는 정렬에 대한 단일 수학적 정의가 아니라 다양한 측면에서 정렬을 보는 여러 정의가 있을 것이며 오정렬 가능성을 줄이기 위해 접근 방식의 조합이 필요할 것이라고 믿습니다. Sutskever는 또한 큰 신경망의 동작을 검증하기 위해 잘 알려진 작은 신경망의 가능성을 언급합니다. 2024년 OpenAI의 예상 매출 10억 달러에 대한 질문에 Sutskever는 새로운 범용 기술의 횡재를 예측하기 어렵지만 그 수치를 OpenAI 제품의 잠재적인 성장에 기인한다고 설명합니다.
00:20:00 비디오의 이 섹션에서는 OpenAI의 수석 과학자인 Ilya Sutskever가 AGI의 미래를 결정하는 데 데이터가 어떻게 중요한 역할을 하는지에 대해 이야기합니다. 그는 데이터 없이 예측을 하면 오차 범위가 커진다고 강조한다. 그는 또한 AGI가 인간을 더 계몽시키고 세상과 더 올바르게 상호 작용하도록 도울 수 있다고 말하면서 AGI 이후의 미래에 대한 생각을 공유합니다. 그러나 Sutskever는 사람들이 정확히 무슨 일이 일어나고 있는지, 사회가 변화함에 따라 사회에 기여하는 방법을 이해하기 어려울 것이라고 지적합니다. 또한 그는 AGI가 사회 운영 방식을 지시하지 않고 AGI가 기본 안전망과 같은 기능을 제공하면서 사람들이 여전히 자유롭게 실수하고 그 결과를 겪을 수 있기를 바랍니다.
00:25:00 이 섹션에서는 OpenAI의 수석 과학자인 Ilya Sutskever가 AI의 하드웨어에 대해 논의하고 Google의 맞춤형 TPU가 GPU에 비해 이점을 제공한다는 믿음을 폭로합니다. 그는 기본적으로 TPU와 GPU의 아키텍처가 매우 유사하며 하드웨어에 대해 중요한 것은 플롭당 비용과 전체 시스템 비용뿐이라고 설명합니다. Sutskever는 또한 단순히 새로운 아이디어를 제시하는 것이 아니라 시스템과 결과를 이해하는 것과 관련된 AI 개발 작업에 대한 통찰력을 공유합니다. 그는 또한 OpenAI와 Microsoft의 파트너십과 AI 생태계가 대만의 자연 재해와 같은 차질에 얼마나 취약한지에 대해 이야기합니다.
00:30:00 이 섹션에서 Ilya Sutskever는 추론 비용이 AI 모델 발전의 장벽이 될 가능성에 대해 논의합니다. 그는 다양한 고객이 이미 사용 사례에 따라 다양한 크기의 다양한 신경망을 사용하고 있다는 점에 주목하면서 모델의 유용성이 비용이 엄청난지 여부를 결정할 것이라고 제안합니다. 그는 또한 모델에 대해 배우려는 외국 정부에 대한 우려와 신생 속성으로서의 신뢰성 및 제어 가능성의 중요성에 대해 설명합니다. 특정 기능을 예측하는 것은 간단하지 않지만 모델을 개선하는 데 진전이 있을 것이며 모델을 더 신뢰할 수 있고 문제를 더 잘 해결할 수 있을 것이라고 믿습니다.
00:35:00 이 섹션에서는 Ilya Sutskever가 AI의 스케일링 법칙과 다음 단어 예측 정확도와 추론 기능 사이의 연결에 대해 설명합니다. 그는 스케일링 법칙이 중요하다고 생각하지만 다른 것들이 노력 단위당 더 많은 추론을 제공할 수 있다고 믿습니다. 그는 또한 교육 모델에서 인간 입력의 가치뿐만 아니라 데이터, GPU 및 변환기의 존재 사이의 관계를 강조하여 이들의 개발이 서로 얽혀 있음을 시사합니다. 또한 Sutskever는 선구자가 누구였든 딥 러닝 혁명이 결국에는 일어났을 것이라는 믿음을 표명하고 잠재적으로 그들의 의도를 잘못 전달할 수 있는 모델을 정렬하는 것이 어렵다는 점을 인정합니다.
00:40:00 이 섹션에서 Ilya Sutskever는 AI 기능에 대한 중요한 통찰력을 제공하기 위한 학술 연구의 잠재력에 대해 논의하지만 현재 기업이 이러한 기능을 실현하는 것이 더 쉬워 보인다는 점을 인정합니다. 그는 또한 언어 모델의 영향이 그들이 촉발하는 행동에 따라 비트의 세계를 넘어 원자의 세계로 도달할 수 있다고 지적합니다. Sutskever는 초인적인 AI에 필요한 돌파구가 돌이켜 보면 반드시 돌파구처럼 느껴지지 않을 수 있으며, 인간과 뇌에서 영감을 얻는 것이 중요할 수 있지만 연구를 잘못된 방향으로 이끌 수 있는 비본질적 특성을 인식하는 것도 중요할 수 있다고 믿습니다.
00:45:00 이 섹션에서 Ilya Sutskever는 딥 러닝 혁명의 첫 번째가 되는 것과 여전히 최고의 연구원이 되는 것 사이에 강한 상관관계가 있는 이유에 대한 마지막 질문에 답합니다. 그는 인내가 성공의 필요조건이지 충분조건은 아니라고 믿는다. 많은 것들이 합쳐져야 하고, 사물을 보는 올바른 방법이 필요합니다. 대답하기 어려운 질문이지만 그는 계속해서 정말 열심히 노력했고 지금까지 충분했습니다.
이 YouTube 동영상 "Lesson 1: Practical Deep Learning for Coders 2022"에서 강사는 과정을 소개하면서 딥 러닝의 빠른 변화 속도를 강조하고 Python을 사용하여 "bird or not bird" 시스템을 쉽게 만들 수 있음을 보여줍니다. 이 과정은 사람들에게 선형 대수 및 미적분의 복습으로 시작하기보다 먼저 모델을 구축하고 배포하는 방법을 보여주는 것을 목표로 하며 소리나 마우스 움직임을 분류할 수 있는 이미지 기반 알고리즘을 포함하여 다양한 딥 러닝 모델을 다룰 것입니다. 강사는 데이터 블록 생성, 특징 탐지기 이해, 사전 훈련된 모델을 사용하여 코딩 요구 사항을 줄이는 것의 중요성을 강조합니다. 이 과정은 코딩을 줄이고 결과를 개선하는 데 도움이 되는 모범 사례를 제공하는 fast.ai와 함께 세분화 및 표 형식 분석도 다룹니다.
이 비디오는 딥 러닝과 다양한 분야에서의 응용 프로그램에 대한 소개를 제공합니다. 발표자는 모델 교육 과정과 더 나은 성능을 위해 모델의 가중치를 업데이트하기 위한 손실 계산의 중요성을 포함하여 기계 학습의 기본 사항에 대해 논의합니다. 이 단원에서는 테이블 형식 학습과 협업 필터링이라는 두 가지 모델을 다룹니다. 발표자는 또한 새로운 스타트업, 과학 논문 및 채용 제안으로 이어진 과거 학생 프로젝트의 예를 포함하여 코드를 만들고 공유하는 데 Jupyter 노트북의 유용성을 강조합니다. 중요한 점은 딥 러닝을 원하는 사람은 귀중한 피드백과 경험을 얻기 위해 자신의 작업을 실험하고 커뮤니티와 공유해야 한다는 것입니다.
00:00:00 이 섹션에서 강사는 Practical Deep Learning for Coders 버전 5의 첫 번째 강의를 소개하고 과정이 마지막으로 업데이트된 이후 얼마나 변경되었는지 강조합니다. 그는 2015년 말의 유머러스한 XKCD 만화를 딥 러닝 분야에서 얼마나 빠르게 진화하고 있는지를 보여주는 예로 사용합니다. 이어서 Python을 사용하여 새와 숲의 이미지를 다운로드하고 크기를 조정하고 fast.ai를 사용하여 데이터 블록을 만들고 다운로드한 이미지 중 일부를 표시하는 "새가 아니면 새가 아닌" 시스템을 만드는 방법을 시연합니다. 강사는 과정에서 훨씬 더 많은 세부 정보를 제공할 것이며 이 섹션의 목표는 빠르고 높은 수준의 개요를 제공하는 것이라고 강조합니다.
00:05:00 이 섹션에서 발표자는 컴퓨터 비전 모델을 생성하고 각각 200장의 사진으로 이미지에 새가 포함되어 있는지 숲이 포함되어 있는지 식별하는 것이 얼마나 쉬운지 시연합니다. 이전에는 거의 불가능했던 일이 이제 딥 러닝을 통해 쉽게 접근할 수 있게 되었으며 발표자는 일반 텍스트에서 새 그림을 생성하는 알고리즘인 DALLꞏEꞏ2의 예를 공유합니다. 딥 러닝의 이러한 최근 발전은 이 분야가 얼마나 빨리 움직이는지에 대한 증거이며 발표자는 많은 코드, 수학 또는 랩톱 컴퓨터 외에는 아무것도 필요하지 않고 액세스할 수 있다고 언급합니다.
00:10:00 이 섹션에서 연사는 딥 러닝 모델의 기능과 한때 컴퓨터로는 불가능하다고 여겨졌던 작업을 수행하는 방법에 대해 설명합니다. 그들은 농담에 대한 답을 설명할 수 있는 Google의 경로 언어 모델과 같은 예술 및 언어 모델에서 딥 러닝이 어떻게 사용되고 있는지 언급합니다. 연사는 또한 딥 러닝에서 윤리적 고려 사항의 필요성을 인정하고 ethics.fast.ai에서 데이터 윤리 과정을 확인하도록 권장합니다. 그런 다음 그들은 컬러 컵 시스템의 온라인 버전을 소개하여 학생들이 어떻게 하고 있는지 확인하고 Nvidia AI에서 꿈의 직업을 얻었다고 방금 발표한 Radek에게 감사를 표합니다.
00:15:00 비디오의 이 섹션에서 강사는 학습, 특히 딥 러닝 분야에서 컨텍스트의 중요성을 강조합니다. 강사는 선형 대수 및 미적분에 대한 복습으로 시작하는 대신 상황이 주어질 때 사람들이 더 효과적으로 학습한다고 믿습니다. 그는 스포츠 학습의 비유를 사용합니다. 즉, 전체 스포츠 게임을 보여주고 점차 더 많은 조각을 합치는 것입니다. 이것이 그가 이 과정에서 취하는 접근 방식으로, 먼저 모델을 구축하고 배포하는 방법을 배운 다음 나중에 가장 정교하고 기술적으로 세부적인 수업만큼 깊이 들어가게 됩니다. 강사는 또한 유명한 책 "코더를 위한 딥 러닝(Deep Learning for Coders)"의 집필을 포함하여 기계 학습에 대한 자신의 자격과 배경에 대해 설명합니다.
00:20:00 이 섹션에서는 강사가 신경망 도입 이전의 컴퓨터 비전의 역사적 접근 방식을 설명합니다. 그는 이전 기계 학습 모델이 알고리즘이 개체를 식별하는 방법을 지시하는 기능을 만들기 위해 전문가에 의존한 방법을 설명합니다. 강사는 이를 자체적으로 이러한 기능을 학습하는 신경망과 대조하여 훨씬 더 빠른 모델 개발 및 교육을 가능하게 합니다. 강사는 자신의 기능을 학습하고 새로운 데이터에 적응하는 신경망의 능력이 최근 몇 년 동안 딥 러닝이 성공한 이유의 핵심이라고 지적합니다.
00:25:00 이 섹션에서 강사는 인간의 개입 없이 이미지에서 특정 기능을 식별하고 추출할 수 있는 신경망 레이어인 딥 러닝의 기능 탐지기 개념을 설명합니다. 그는 이러한 특징 감지기를 결합하여 더 복잡하고 정교한 이미지를 인식하는 방법을 설명했습니다. 또한 강사는 이미지 기반 알고리즘의 다양성과 소리 또는 마우스 움직임을 분류하는 데 사용할 수 있는 방법을 강조합니다. 마지막으로 그는 전이 학습이 최소한의 리소스를 사용하여 최첨단 작업을 가능하게 한다고 말하면서 딥 러닝에 많은 데이터, 값비싼 컴퓨터 및 광범위한 수학이 필요하다는 통념을 폭로합니다.
00:30:00 이 섹션에서 강사는 딥 러닝 세계에서 Pytorch와 Tensorflow의 인기에 대해 논의합니다. Pytorch는 연구 저장소와 연구자들 사이에서 빠르게 성장하고 Tensorflow를 능가합니다. 그러나 그는 Pytorch가 상대적으로 간단한 작업을 위해 많은 코드를 요구할 수 있으며 fast.ai 라이브러리가 유용하다고 지적합니다. fast.ai 라이브러리는 Pytorch를 기반으로 구축되었으며 필요한 코드의 양을 줄이고 결과를 개선하는 데 도움이 되는 모범 사례를 제공합니다. 강사는 또한 데이터 사이언스를 위해 산업, 학계, 교육에서 널리 사용되는 웹 기반 애플리케이션인 Jupyter 노트북을 소개하고 Jupyter 노트북을 실행하는 데 사용할 수 있는 Kaggle과 같은 클라우드 서버에 대해 언급합니다.
00:35:00 비디오의 이 섹션에서 강사는 Jupyter 노트북을 사용하여 예제를 코딩, 실험 및 탐색하는 방법을 소개합니다. 그는 다른 사람의 노트북을 편집하거나 복사하는 방법, 가상 컴퓨터를 시작하여 코드를 실행하는 방법, 키보드 단축키를 사용하는 방법, 산문이나 마크업을 작성하는 방법, 노트북에 이미지를 삽입하는 방법을 설명합니다. 이 과정은 최신 버전의 fast.ai와 소량의 Python 코드도 다룹니다. Jupyter 노트북을 통해 개발자는 자신의 코드를 공개하고 오픈 소스 커뮤니티의 다른 사람들이 작업에 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다.
00:40:00 이 섹션에서 발표자는 외부 라이브러리 사용에 대해 논의하고 "fastdownload" 및 "resize_images"와 같은 일부 fast.ai 라이브러리를 소개합니다. 또한 데이터를 모델로 가져오는 데 사용되는 데이터 블록 명령의 중요성에 대해서도 설명합니다. 데이터 블록에는 입력 유형, 출력 유형, 레이블 유형 및 훈련해야 하는 항목을 포함하여 지정해야 하는 5개의 주요 매개변수가 있습니다. 발표자는 신경망 아키텍처를 조정하는 것은 실제로 거의 발생하지 않기 때문에 데이터 블록을 이해하는 것이 딥 러닝 실무자에게 매우 중요하다고 강조하며 이 과정은 실용적인 딥 러닝에 중점을 둡니다.
00:45:00 이 섹션에서 연사는 딥 러닝 모델의 성공에 중요한 데이터 블록 생성과 관련된 단계를 설명합니다. 데이터 블록은 지정된 경로 내의 모든 이미지 파일을 검색하고 테스트를 위해 일부 데이터를 따로 설정하고 이미지를 표준 크기로 조정하는 기능을 사용하여 훈련할 이미지를 찾는 일을 담당합니다. 데이터 블록을 생성한 다음에는 모델에서 처리할 수 있는 데이터 배치 스트림을 제공하는 데이터 로더를 생성합니다. 연사는 모델과 데이터를 결합하고 딥 러닝 모델을 교육하는 데 필수적인 학습자 개념도 소개합니다.
00:50:00 이 섹션에서 강사는 pytorch 이미지 모델(timm) 라이브러리를 사용하여 컴퓨터 비전 작업을 위해 fast.ai에서 사전 훈련된 모델을 사용하는 방법에 대해 설명합니다. resnet 모델 제품군은 대부분의 사용 사례에 충분하지만 사용할 수 있는 다른 많은 모델이 있습니다. 강사는 숲 속의 새 사진 인식과 같은 특정 작업을 위해 모델을 미세 조정하는 방법과 predict() 메서드를 사용하여 모델을 배포하는 방법을 시연합니다. 강사는 또한 세분화를 포함하여 사용 가능한 컴퓨터 비전 외에도 많은 다른 유형의 모델이 있음을 언급합니다.
00:55:00 이 섹션에서 발표자는 이미지의 모든 픽셀을 표시하는 내용에 따라 색상을 지정하는 데 사용되는 분할에 대해 설명합니다. 연사는 소량의 데이터와 최소한의 코드를 사용하여 단 20초 만에 도로 장면의 이미지를 자동차, 울타리, 건물과 같은 다양한 범주로 분류하도록 모델을 훈련할 수 있는 방법을 보여줍니다. 2분. 발표자는 데이터 처리에 특수 데이터 로더 클래스를 사용할 수 있으므로 자주 발생하는 데이터 세트에 대해 더 적은 코드가 필요하다고 설명합니다. 그런 다음 연사는 테이블 분석과 스프레드시트 및 데이터 테이블의 열 예측과 같은 산업에서 널리 사용되는 방법을 설명합니다. 데이터 블록에 유사한 정보를 제공하고 디스패치 유형을 사용하면 fast.ai를 사용하여 데이터 종류에 관계없이 데이터에 대해 올바른 작업을 자동으로 수행할 수 있습니다.
01:00:00 이 섹션에서는 표 형식 학습과 협업 필터링이라는 두 가지 유형의 모델에 대해 설명합니다. 테이블 형식 모델은 사전 훈련된 모델이 없는 데이터에 사용되며 데이터 테이블이 매우 다양합니다. 협업 필터링은 대부분의 추천 시스템의 기초이며 그들이 좋아하는 제품을 기반으로 유사한 사용자를 찾는 방식으로 작동합니다. 협업 필터링 데이터 세트에는 사용자 ID, 제품 ID(예: 영화) 및 등급이 있습니다. 계속해서 협업 필터링 데이터 로더를 만드는 방법을 보여주고 모델 미세 조정과 피팅의 차이점에 대해 설명합니다.
01:05:00 이 섹션에서 발표자는 전체 fast.ai 라이브러리가 노트북에 작성된다는 사실을 포함하여 코드 생성 및 공유를 위한 도구로서 Jupyter 노트북의 유용성에 대해 이야기합니다. 또한 연사는 딥 러닝의 현재 상태와 NLP, 컴퓨터 비전, 의학, 추천 시스템, 게임 및 로봇 공학을 포함한 다양한 분야의 응용 프로그램에 대해 다룹니다. 발표자는 딥 러닝이 많은 분야에서 최첨단 결과를 깨뜨릴 수 있었고 일반적으로 인간이 합리적으로 신속하게 수행할 수 있는 작업에 능숙하다고 언급했습니다.
01:10:00 이 섹션에서 발표자는 조건, 루프 및 변수로 코딩된 입력 및 결과가 있는 일반 프로그램으로 시작하여 기계 학습의 기본 아이디어를 설명합니다. 그런 다음 프로그램은 임의의 가중치를 포함하는 모델로 대체되며 모델은 입력을 받아 가중치로 함께 곱하는 수학 함수입니다. 가중치를 신중하게 선택하지 않으면 모델은 본질적으로 쓸모가 없으므로 결과의 품질을 측정하는 숫자인 손실을 계산하고 가중치를 업데이트하여 이전 세트보다 약간 더 나은 새 세트를 만들어야 합니다. 이 프로세스는 모델의 성능을 개선하는 데 중요합니다.
01:15:00 이 섹션에서 발표자는 기계 학습에서 모델을 교육하는 과정을 설명합니다. 여기에는 네거티브를 0으로 바꾸는 동안 신경망을 사용하여 출력을 생성하는 간단한 일련의 단계를 반복하는 작업이 포함됩니다. 이론적으로 모델은 충분한 시간, 데이터 및 입력이 주어지면 계산 가능한 모든 함수를 풀 수 있으며 훈련된 모델은 입력을 결과에 매핑하는 또 다른 코드 조각으로 모든 프로그램에 통합될 수 있습니다. Python 프로그래머는 프로세스를 쉽게 수행할 수 있지만 익숙하지 않은 사용자도 여전히 Kaggle 노트북으로 실험하고 새 또는 숲 운동 수정, 3~4개 범주 시도, 포럼에서 작업 공유와 같은 다양한 작업을 시도할 수 있습니다. 가장 중요한 것은 다음 수업을 준비하기 위해 책의 1장을 실험하고 읽는 것입니다.
01:20:00 비디오의 이 섹션에서 강사는 이전 학생들이 "코더를 위한 실용 딥 러닝" 과정에서 작업한 프로젝트의 몇 가지 예를 공유하여 새로운 스타트업, 과학 논문 및 구인 제안으로 이어졌습니다. 이러한 프로젝트에는 거주 지역에 따라 다양한 유형의 사람들을 분류하고, 호박과 오이 분류기를 만들고, 위성 이미지를 110개의 다른 도시로 정확하게 분류하고, 재난 복구 노력을 위한 건물의 상태를 인식하는 것이 포함됩니다. 일부 학생들은 사운드 분류기 및 종양 정상 시퀀싱과 같은 해당 분야에서 최첨단 기술을 이겼습니다. 강사는 현재 및 미래의 학생들이 경험 수준에 관계없이 프로젝트를 만들고 피드백과 격려를 위해 포럼과 공유하도록 권장합니다.
강의 20. 사변적 병렬성과 레저체스
20. 투기적 병렬성 및 Leiserchess
"20. 투기적 병렬성 & Leiserchess"라는 제목의 이 유튜브 영상에서 강사는 본질적으로 특정 작업이 병렬로 수행될 수 있고 더 빠른 코드를 생성할 수 있다고 선제적으로 추측하는 투기적 병렬성 개념을 소개합니다. 그러나 발표자는 이 코드가 비결정적이며 필요한 경우에만 사용해야 하며 더 나은 직렬 코드를 사용할 수 있는 경우에는 사용하지 말라고 경고합니다. 비디오의 상당 부분은 검색 시간을 최적화하기 위해 게임 트리를 가지치기하는 것과 관련된 병렬 알파-베타 검색에 대해 논의하고 검색 알고리즘의 평가 프로세스, 특히 순환 및 정지를 방지하는 데 사용되는 다양한 데이터 구조 및 휴리스틱에 대해서도 설명합니다. 찾다. 비디오는 또한 반복적 심화의 이점과 검색을 위한 더 나은 이동 순서로 이어지는 방법에 대해 다루며, 동일한 조각으로 체스판의 각 위치에 대한 고유한 해시 값을 포함하는 검색 알고리즘에 사용되는 최적화 기술인 Zobrist 해싱에 대해서도 논의합니다.
이 비디오는 또한 조옮김 테이블, 후기 이동 감소, 이동 생성을 위한 비트보드 사용과 같은 체스 엔진에 대한 다양한 최적화 기술에 대해 설명합니다. 연사는 또한 이동이 레이저의 경로에 영향을 미치는지 평가하고 "레이저 커버리지"를 따라가도록 프로그래머에게 조언하는 "투기적 병렬성과 Leiserchess" 주제에 대해 이야기합니다. 발표자는 코드에 이전 표현을 남겨두고 프로그램을 사용하여 변경 사항을 테스트할 것을 제안합니다. 그들은 또한 Leiserchess에서 레이저가 King에 얼마나 가까운지를 측정하기 위한 휴리스틱을 개발했습니다. 더 많은 최적화 제안에는 플레이어의 레이저에 대한 상대방의 근접성을 평가하는 더 나은 방법을 찾고 이동 정렬을 최적화하는 것이 포함됩니다. 마지막으로 적절한 리팩토링 및 테스트 코드의 중요성에 대해 설명합니다.
강의 21. TSP 알고리즘 튜닝
강의 21. TSP 알고리즘 튜닝
이 YouTube 비디오는 수년 동안 주변에 있었던 NP 어려운 문제인 순회 판매원 문제(TSP)에 초점을 맞춥니다. 화자는 더 나은 최소 스패닝 트리 알고리즘을 구현하고, 컴파일러 최적화를 활성화하고, 테이블 조회 알고리즘을 사용하도록 거리 계산을 수정하는 등 검색 공간을 최적화하고 TSP 알고리즘을 더 빠르게 만들기 위해 다양한 알고리즘과 접근 방식을 거칩니다. 속도와 성능을 위해 프로그램을 최적화하기 위해 검색 공간을 제한하고 창의적으로 생각해야 할 필요성이 비디오 전반에 걸쳐 강조되어 TSP 및 기타 관련 문제를 해결하는 데 유용한 통찰력을 제공합니다.
이 비디오에서 발표자는 캐싱, 지연 평가 및 해시 테이블에 데이터 저장과 같은 TSP 알고리즘을 최적화하기 위한 다양한 기술에 대해 논의하며 직관보다 경험적 데이터의 중요성을 강조합니다. 또한 TSP 문제를 해결한 경험과 그의 직업에서 성능 엔지니어링의 중요성을 공유합니다. 발표자는 증분 개발 및 재귀 생성을 포함하여 코드 최적화 프로세스에 대한 통찰력을 제공하고 청중이 구현하기 쉬운 이러한 기술을 사용하도록 권장합니다. 마지막으로 연사는 성능 엔지니어링을 추구하고 다양한 Google 서비스를 향상시키는 알고리즘을 개발한 것과 경력을 통해 쌓아온 우정에 대해 감사를 표합니다.
강의 22. 그래프 최적화
강의 22. 그래프 최적화
영상은 그래프의 개념과 이를 표현하는 다양한 방법, 그래프 알고리즘의 효율성을 향상시키기 위한 최적화 기법에 대해 논의합니다. 연사는 관계를 모델링하고 목적지에 도달하는 가장 짧은 경로 또는 가장 저렴한 방법을 찾는 데 그래프를 적용하는 방법을 탐색하고, 가장자리를 추가, 삭제 또는 스캔하기 위해 그래프를 메모리에 저장하는 최적의 방법을 탐색합니다. 이 비디오는 음수 값을 필터링하기 위해 접두사 합계를 사용하는 병렬 너비 우선 검색 알고리즘의 구현과 함께 비트 벡터를 사용하여 그래프 검색에서 캐시 성능을 최적화하는 방법도 다룹니다. 마지막으로 발표자는 천만 개의 꼭지점과 1억 개의 가장자리가 있는 무작위 그래프에 대한 실험에 대해 이야기하면서 안정성과 일관성을 보장하기 위한 코드의 결정론의 중요성을 강조합니다.
비디오는 또한 올바른 최소 연산자 구현, 결정적 병렬 BFS 코드, 방향 최적화 기술 및 그래프 압축을 포함하여 다양한 그래프 최적화 기술에 대해 설명합니다. 방향 최적화 기술은 프론티어가 클 때 들어오는 에지를 탐색하는 상향식 접근 방식을 포함하며 다른 그래프 알고리즘에 적용되었으며 그래프 압축은 연속 에지 간의 차이를 인코딩하고 사용되는 비트 수를 줄여 메모리 사용량을 줄이는 것을 목표로 합니다. 이 값을 저장합니다. 또한 비디오는 최적화가 잘 작동하는 부분과 그렇지 않은 부분을 결정하기 위해 다양한 유형의 그래프에서 최적화를 테스트하는 것의 중요성을 강조합니다.
강의 23. 동적 언어의 고성능
강의 23. 동적 언어의 고성능
이 비디오에서는 Julia 프로그래밍 언어에 중점을 두고 높은 수준의 동적 형식 언어로 성능이 중요한 코드를 작성하는 문제에 대해 설명합니다. Julia는 C 및 Fortran과 같은 하위 수준 언어와 동일한 수준의 성능을 제공하면서 높은 수준의 대화형 기능을 제공하는 것을 목표로 합니다. 여러 유형에 대해 작동하는 일반 코드를 작성하는 Julia의 기능, 내장된 메타 프로그래밍 및 최적화된 코드 경로는 특수 함수의 특정 다항식에 대해 대규모 Vandermonde 행렬 및 최적화된 코드를 생성하는 것과 같은 상황에서 Python보다 더 빠릅니다. 또한 Julia의 최적화된 코드 경로는 Python보다 훨씬 빠르게 상자를 할당하므로 배열과 같은 동적 데이터 구조를 처리하는 데 더 나은 선택입니다. 마지막으로 비디오는 Julia의 다중 디스패치 및 유형 유추 기능에 대해 논의하여 다양한 인수에 대한 다양한 버전의 함수와 유형을 재귀적으로 유추할 수 있도록 합니다.
이 비디오에서는 파라메트릭 다형성이 Julia에서 작동하는 방식과 유형의 무한한 패밀리를 생성할 수 있는 방식도 설명합니다. X 및 Y에 대한 매개변수가 있는 포인트 유형과 같은 매개변수화된 유형을 정의하고 이러한 매개변수를 실제 하위 유형으로 설정하면 특정 하위 유형으로 "인스턴스화"될 수 있는 전체 유형 세트를 만들 수 있습니다. 또한 발표자는 스레딩, 가비지 수집 및 분산 메모리 병렬 처리를 구현하기 위한 Julia의 기능과 라이브러리는 물론 식별자에 대한 광범위한 유니코드 지원에 대해 설명합니다. 또한 적절하고 설명적인 이름을 가진 변수의 중요성을 강조하고 발표자는 Julia 기술과 Silk 기술을 결합하여 향후 새로운 개발로 이어질 수 있는 프로젝트를 언급합니다.
Richard Feynman: 기계는 생각할 수 있습니까?
Richard Feynman: 기계는 생각할 수 있습니까?
비디오 "Richard Feynman: Can Machines Think?"에서 Feynman은 산술, 문제 해결, 대량의 데이터 처리와 같은 많은 부분에서 기계가 인간보다 낫지만 기계는 결코 인간과 같은 사고와 지능을 달성하지 못할 것이라고 주장합니다. 기계는 빛과 거리의 변화와 같은 복잡성으로 인해 이미지를 인식하는 데 어려움을 겪고 있으며, 컴퓨터는 패턴을 인식하지만 스스로 새로운 아이디어와 관계를 발견하지 못합니다. Feynman은 또한 날씨 예측 및 기타 복잡한 작업에 기계를 사용하는 것의 효율성에 대해 논의하며, 휴리스틱 목록을 사용하여 캘리포니아에서 열린 해상 게임 챔피언십에서 우승한 Lumic이라는 남자의 예를 인용합니다. 지능적인 기계를 만들기 위해 파인만은 개발자들이 몰래 진화하는 심리적 왜곡을 피하고 대신 기계가 필요한 지능의 약점을 보여주기 때문에 노동을 피할 수 있는 새로운 방법을 찾는 데 집중할 것을 제안합니다.
Eye on AI : Ilya Sutskever
Eye on AI : Ilya Sutskever
Ilya Sutskever는 이 비디오에서 AI와 관련된 다양한 주제에 대해 논의합니다. 그는 AI 및 머신 러닝에 대한 초기 관심을 공유하고 Jeff Hinton과의 협력이 회선 신경망 AlexNet의 개발로 이어진 방법을 설명합니다. Sutskever는 또한 언어 모델이 통계적 규칙성을 배우는 것 이상을 수행하며 아이디어와 개념을 표현하는 것이 중요한 성과라고 주장하면서 언어 모델의 도전과 한계에 대해 이야기합니다. 그는 또한 AI 교육에서 많은 양의 데이터와 더 빠른 프로세서의 필요성에 대해 논의하고 개인이 데이터를 입력하여 시스템이 어떻게 작동해야 하는지 지정하는 고대역폭 형태의 민주주의의 가능성을 제안합니다.
기계 학습을 위한 수학 - 다변량 미적분학 - 전체 온라인 전문 분야
기계 학습을 위한 수학 - 다변량 미적분학 - 전체 온라인 전문 분야
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ETL 연사 시리즈: Ilya Sutskever, OpenAI
ETL 연사 시리즈: Ilya Sutskever, OpenAI
"ETL 발표자 시리즈: Ilya Sutskever, OpenAI"라는 제목의 YouTube 동영상에서 OpenAI의 공동 창립자이자 수석 과학자인 Ilya Sutskever는 대규모 언어 모델, 인공 뉴런의 전제, AI의 의식 및 재무 구조와 같은 주제에 대해 논의합니다. 비영리 AI 조직. Sutskever는 기술 진보의 중요성과 OpenAI의 성공을 위한 좋은 연구를 강조하고 AI와 기업가 정신에 관심이 있는 학생들이 자신의 독특한 아이디어를 탐구하도록 격려합니다. 그는 또한 딥 러닝 스택의 다양한 계층과 전문가 교육의 개선이 미래에 큰 영향을 미칠 것이라고 예측합니다. 마지막으로 호스트는 통찰력 있는 토론에 대해 Sutskever에게 감사를 표하고 향후 행사에 그를 다시 초대하는 동시에 시청자를 기업가 정신과 혁신에 대한 더 많은 리소스를 제공하는 Stanford e-corner 웹사이트로 안내합니다.
Ilya Sutskever(OpenAI 수석 과학자) - AGI, Alignment, Spies, Microsoft 및 Enlightenment 구축
Ilya Sutskever(OpenAI 수석 과학자) - AGI, Alignment, Spies, Microsoft 및 Enlightenment 구축
OpenAI의 수석 과학자 Ilya Sutskever는 이 비디오에서 GPT의 불법 사용 가능성, AI 시스템의 안정성의 중요성, AGI 구축에서 인간-기계 협업의 역할, AGI의 소프트웨어 및 하드웨어 제한, 학술 연구의 잠재력. 그는 AGI 구축에서 오정렬 가능성을 줄이기 위해 접근 방식의 조합이 필요하며 초인간 AI에 필요한 혁신이 돌이켜 보면 반드시 혁신처럼 느껴지지 않을 수도 있다고 믿습니다. 그는 또한 교육 모델에서 인간 입력의 가치를 강조하고 언어 모델의 영향이 디지털 세계를 넘어 도달할 수 있다고 제안합니다.
레슨 1: 코더를 위한 실용 딥 러닝 2022
레슨 1: 코더를 위한 실용 딥 러닝 2022
이 YouTube 동영상 "Lesson 1: Practical Deep Learning for Coders 2022"에서 강사는 과정을 소개하면서 딥 러닝의 빠른 변화 속도를 강조하고 Python을 사용하여 "bird or not bird" 시스템을 쉽게 만들 수 있음을 보여줍니다. 이 과정은 사람들에게 선형 대수 및 미적분의 복습으로 시작하기보다 먼저 모델을 구축하고 배포하는 방법을 보여주는 것을 목표로 하며 소리나 마우스 움직임을 분류할 수 있는 이미지 기반 알고리즘을 포함하여 다양한 딥 러닝 모델을 다룰 것입니다. 강사는 데이터 블록 생성, 특징 탐지기 이해, 사전 훈련된 모델을 사용하여 코딩 요구 사항을 줄이는 것의 중요성을 강조합니다. 이 과정은 코딩을 줄이고 결과를 개선하는 데 도움이 되는 모범 사례를 제공하는 fast.ai와 함께 세분화 및 표 형식 분석도 다룹니다.
이 비디오는 딥 러닝과 다양한 분야에서의 응용 프로그램에 대한 소개를 제공합니다. 발표자는 모델 교육 과정과 더 나은 성능을 위해 모델의 가중치를 업데이트하기 위한 손실 계산의 중요성을 포함하여 기계 학습의 기본 사항에 대해 논의합니다. 이 단원에서는 테이블 형식 학습과 협업 필터링이라는 두 가지 모델을 다룹니다. 발표자는 또한 새로운 스타트업, 과학 논문 및 채용 제안으로 이어진 과거 학생 프로젝트의 예를 포함하여 코드를 만들고 공유하는 데 Jupyter 노트북의 유용성을 강조합니다. 중요한 점은 딥 러닝을 원하는 사람은 귀중한 피드백과 경험을 얻기 위해 자신의 작업을 실험하고 커뮤니티와 공유해야 한다는 것입니다.