인공지능 : 머신러닝, 딥 러닝 플랫폼 : 프레임워크 종류, 특징, 장점

오픈 소스 머신 러닝 프레임 워크

인공 지능 (AI)의 등장으로 기계 학습 기능에 대한 수요가 급격히 증가했습니다. 금융에서 건강에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 머신 러닝 기반 기술의 도입이 이루어지고 있습니다. 그러나 머신 러닝  모델을 정의하는 것은 대부분의 비즈니스 및 조직에서 복잡하고 자원 집약적인 노력을 계속해야 했습니다. 좋은 머신 러닝 프레임워크를 통해 이러한 문제를 줄일 수 있었습니다.

아래는 기업 및 개인이 머신 러닝 학습 모델을 작성하는 데 사용할 수 있는 최고의 오픈 소스 프레임 워크 및 라이브러리 목록에 대해 알아보겠습니다.

Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning은 머신 러닝 모델을 개발할 수 있는 도구와 마법사를 제공합니다. AML을 사용하면 사용하기 쉬운 분석 및 시각 도구를 제공하여 개발자가 컴퓨터 학습을 보다 쉽게 ​​이용할 수 있습니다. 또한 Redshift 또는 Amazon S3에 저장된 모든 데이터에 연결할 수 있습니다. 더 나은 데이터 이해를 위해 입력 데이터 세트를 시각화 할 때 AML이 제공하는 대화형 차트가 도움이 됩니다. 또한 AML은 모델 생성을 실행하고 확장하는 데 필요한 인프라와 워크 플로를 관리합니다.

Caffe

Caffe는 사용자가 코드를 작성하거나 코딩 지식을 필요로 하지 않고 신경망을 활용할 수 있는 심층 학습 앱을 개발하는 것으로 유명합니다. Caffe는 Windows 및 Mac OS X와 ​​같은 운영 체제를 지원하며 멀티 GPU 교육을 부분적으로 지원합니다.

Theano

Theano는 딥 러닝 학습을 위해 특별히 고안된 Python 라이브러리입니다. 사용자가 다차원 배열을 포함하여 수학 표현식을 정의하고 평가하는 데 도움이됩니다. Theano에는 NumPy와의 통합, 상징적인 차별화 및 동적인 C 코드 생성 기능이 포함되어 있습니다. Theano는 또한 Keras 및 블록과 같은 다른 라이브러리와 함께 사용할 수 있으며 Mac OS X 및 Linux와 같은 플랫폼을 지원합니다.

TensorFlow

TensorFlow는 Google에서 개발한 오픈 소스 라이브러리입니다. 딥 러닝을 위한 가장 보편적이고 잘 관리된 라이브러리 중 하나입니다. 고객은 흐름 그래프와 TensorBoard라는 서비스를 사용하여 TensorFlow에서 신경망과 계산 모델을 만들 수 있습니다. 이 서비스는 쉽게 시각화 할 수 있습니다. TensorFlow는 Python과 C ++ 모두에서 사용할 수 있습니다. 여러 종류의 장치에 쉽게 배치 할 수 있습니다. 그러나 TensorFlow는 Windows를 지원하지 않습니다.

Torch

Torch은 사용하기 쉬운 또 하나의 오픈 소스 프레임 워크입니다. Torch은 N 차원 배열, 선형 대수 루틴, 효율적인 GPU 지원 및 슬라이싱 및 전송 루틴을 제공합니다. 토치는 또한 여러 모델 템플릿을 제공합니다. 루아 스크립트를 기반입니다. Torch는 Android, Windows, iOS 및 Mac OS X과 같은 플랫폼에서 지원됩니다.

결론

머신 러닝 프레임 워크의 가장 좋은 점은 고객이 모델을 쉽게 이해하고 코드화 할 수 있도록 사전 구성된 구성 요소가 제공한다는 것입니다. 머신 러닝 프레임 워크가 좋을수록 기계 학습 모델을 정의하는 작업이 덜 복잡해집니다. 위에서 언급한 오픈 소스 시스템 학습 프레임 워크는 누구나 머신 러닝 모델을 효율적이고 쉽게 만들 수 있습니다.