3. 1 IMMT의 AI

IMMT는 NVIDIA의 딥 러닝 기술을 활용하여 기계 학습 모델을 가속화할 것입니다. NVIDIA의 오픈 소스 라이브러리인 RAPIDS™ 스위트를 활용하여 IMMT는 기계 학습 모델의 개발 과정에서 Python을 사용하여 GPU 가속을 가능하게 할 것입니다.

또한 TensorFlow, Keras, 또는 PyTorch와 같은 프레임워크가 GPU를 위해 구성되어 효율적인 딥 러닝 모델 개발이 보장됩니다. 이 접근 방식은 NVIDIA A100 GPU 및 NVTabular을 사용하여 데이터 준비 작업 및 ETL(추출, 변환, 로드) 함수를 가속화할 것입니다. 또한 IMMT는 고성능 PyTorch와 NVIDIA의 HPC(High-Performance Computing) 하드웨어를 사용하여 실시간 빅 데이터를 사용한 모델 업데이트 및 세부 조정을 진행할 것입니다.

이를 통해 지속적인 교차 검증 및 모델 정확도의 통계적 p-값을 통한 검증이 이루어질 것입니다. 최신 NLP 딥 러닝 모델 BERT의 교육은 암호화폐 관련 뉴스에서 10GB의 원시 텍스트 데이터 및 암호화폐 관련 커뮤니티에서 500GB의 원시 텍스트 데이터를 사용하여 진행될 것입니다. IMMT의 자체 교육된 CryptoBERT는 어휘 기반 언어 모델 및 기존 모델인 SK 텔레콤의 KoBERT보다 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상됩니다. 또한 실시간으로 수집된 암호화폐 관련 뉴스 및 온라인 커뮤니티 데이터가 웹에서 스크랩되어 감정 분석을 위해 사용되며, 결과는 CryptoBERT를 사용하여 분석됩니다. 이를 통해 IMMT는 분석 결과에서 유도된 감정 값에 기반하여 정보화된 결정을 내릴 수 있을 것입니다.