2023년 최고의 딥 러닝 도구 및 애플리케이션 8개

요약: 딥 러닝 도구는 영화 추천, 이미지 채색, 운전 등과 같은 인간처럼 작업을 수행할 수 있는 모델을 만들기 위해 다양한 산업 분야에서 사용됩니다. 이러한 도구와 사용법에 대한 자세한 내용은 아래 기사를 참조하십시오!

딥 러닝은 사용자가 구조화되지 않은 데이터 세트에서 복잡한 패턴을 식별하고 귀중한 통찰력을 제공하는 데 도움이 되는 기능으로 인해 두각을 나타내고 있습니다. 기업은 인공 신경 프레임워크로 구성된 딥 러닝 모델을 생성하여 다양한 데이터 세트에서 쉽게 학습하고 패턴을 이해할 수 있습니다.

딥 러닝 도구를 사용하면 다양한 유형의 딥 러닝 모델을 훈련하여 빅 데이터 세트를 해석하고 인간처럼 유용한 정보로 변환할 수 있습니다. 아래 기사에서 딥 러닝과 그 도구에 대한 더 많은 통찰력을 얻으십시오!

딥러닝이란?

딥 러닝은 인간의 두뇌처럼 데이터를 처리하고 분석하도록 컴퓨터를 훈련시키는 데 사용되는 인공 지능의 하위 집합입니다. 텍스트, 이미지, 사운드 등과 같은 비정형 데이터 세트에 존재하는 모든 유형의 복잡한 패턴을 쉽게 식별할 수 있는 딥 러닝 모델이 생성됩니다.

딥 러닝의 알고리즘은 인간 두뇌의 상호 연결된 뉴런처럼 모델링됩니다. 딥 러닝 신경망은 인간의 두뇌처럼 정보를 처리하고 복잡한 패턴을 감지하고 어려운 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

딥 러닝은 어떻게 작동합니까?

딥 러닝은 인공 신경망이라고 하는 다양한 알고리즘에서 작동합니다. 이러한 모든 네트워크는 데이터를 처리하기 위해 인간의 두뇌와 유사하게 개발되고 훈련됩니다. 인간 두뇌의 상호 연결된 뉴런과 마찬가지로 인공 신경망은 컴퓨터 내부의 다층 인공 뉴런으로 구성됩니다.

이러한 뉴런은 데이터 입력을 처리하고 관련 출력을 제공하기 위해 수학적 계산을 활용하는 노드라고 합니다. 네트워크에 있는 각 계층에는 데이터 입력을 수신하고 계산하는 많은 뉴런이 있습니다.

그 후 생성된 출력은 최종 출력을 전달하기 위해 마지막 레이어에 도달할 때까지 다음 레이어로 전달됩니다. 일반적으로 첫 번째 레이어만 보이고 나머지는 딥 러닝 도구에서 완전히 숨겨진 상태로 유지됩니다.

2023년 8가지 딥 러닝 도구 목록

• TensorFlow
• 파이토치
• 케라스
• CNTK
• 아파치 MXNet
• 딥러닝4j
• 토치
• H2O

다양한 사용 사례에 대한 모델을 개발하고 배포하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 딥 러닝 도구가 있습니다. 이러한 목적으로 사용할 수 있는 2023년 최고의 딥 러닝 도구는 다음과 같습니다.

1. TensorFlow

TensorFlow는 데이터 자동화, 모델 추적 및 재훈련, 성능 모니터링 등을 지원하는 엔드 투 엔드 기계 학습 소프트웨어입니다. 이를 통해 모든 환경에 쉽게 배포할 수 있는 ML 모델을 만들 수 있습니다.

이 딥 러닝 도구는 모델 분석, 모델 교육 추적기, 생산 단계에서 실행되는 모델, 모델 사용자 지정 등과 같은 기능을 제공합니다.

텐서플로우의 특징

• 도구를 통해 다양한 데이터 세트를 처리하고 로드합니다.
• 딥 러닝 모델 교육 및 내보내기를 위한 Simple ML 제공
• 다양한 데이터 세트를 평가하고 처리하는 도구 제공
• 온프레미스 디바이스를 포함한 다양한 환경에서 생성된 모델을 배포합니다.
• 데이터 로드를 위한 확장 가능한 데이터 파이프라인 제공
• Keras와의 통합을 통해 분산 교육 및 즉각적인 모델 반복을 지원합니다.

TensorFlow 가격 책정: 오픈 소스 딥 러닝 도구입니다.

2. 파이토치

PyTorch 기계 학습 프레임워크를 사용하면 Python 프로그래밍 언어 및 Torch 라이브러리를 기반으로 하는 딥 러닝 모델을 개발할 수 있습니다.

이 종단 간 ML 플랫폼은 효율적인 생산, 분산 모델 교육, 도구 및 라이브러리 등으로 모델을 개발하는 데 사용할 수 있습니다.

파이토치 기능

• Torch 서버 모듈을 사용하여 모든 PyTorch 딥 러닝 모델을 대규모로 배포합니다.
• 비동기 작업 실행으로 AI 모델의 분산 교육을 지원합니다.
• Python으로 작성된 Android 및 iOS 운영 체제에 모델을 배포하는 옵션을 제공합니다.
• 프레임워크는 PyTorch 기능을 확장하기 위한 도구와 라이브러리를 제공합니다.
• ONNX 호환 런타임 및 비주얼라이저에 직접 액세스할 수 있도록 ONNX 형식으로 딥 러닝 모델 내보내기를 지원합니다.

PyTorch 가격 책정: 무료 오픈 소스 딥 러닝 도구

3. 케라스

Keras 딥 러닝 API는 TensorFlow 기계 학습 도구에서 실행됩니다. 딥 러닝 모델의 빠른 실험 및 배포를 위해 설계되었습니다. Keras 프레임워크는 모델 제작을 위해 자체적으로 대형 GPU 및 TPU 포드로 확장할 수 있습니다.

이를 통해 문서화 및 하이퍼파라미터 교육에서 모델 배포에 이르기까지 모델 제작의 모든 워크플로우를 관리할 수 있습니다.

케라스의 특징

• 생성된 모델은 브라우저와 모바일에서 실행할 수 있습니다.
• 임의 레이어의 그래프 개발을 위한 기능적 API 제공
• 서브클래싱을 통해 처음부터 직접 모델 개발
• 모델의 하이퍼파라미터 값을 선택할 수 있는 KerasTuner 제공
• 모델 개발 주기 전반에 걸쳐 도움이 되는 NLP 라이브러리 제공
• 다양한 파이프라인을 조립하기 위한 다양한 모듈식 빌딩 블록의 저장소를 제공합니다.
• 웹 API를 통해 모델을 직접 공유
• 기계 학습 기반 앱을 직접 제공할 수도 있습니다.

Keras 가격: Keras는 오픈 소스 딥 러닝 도구입니다.

4. CNTK

CNTK(Microsoft Cognitive Toolkit)는 상용 등급의 ​​분산 딥 러닝을 위해 만들어진 도구 키트입니다. CNTK를 사용하면 피드포워드 DNN 및 순환 신경망을 포함한 여러 딥 러닝 모델을 클럽화하여 성능을 볼 수 있습니다.

여러 GPU 및 서버의 자동 데이터 차별화 및 병렬화를 위해 확률적 경사 하강법 학습을 구현합니다. CNTK는 유향 그래프를 통해 노드와 같은 신경망을 나타내기도 합니다.

Microsoft Cognitive Toolkit의 기능

• 여러 리소스에서 데이터 추출
• 데이터 관계를 자동으로 이해하고 모델을 생성합니다.
• 딥 러닝 모델을 평가하고 개선합니다.
• 피드포워드 DNN, RNN, LSTM 등과 같은 다중 네트워크를 지원합니다.
• Python에서 오프라인으로 딥 러닝 모델을 배포할 수도 있습니다.
• Java 프로그램에서 모델을 평가할 수 있습니다.
• 프레임워크 상호 극성을 위한 Open Neural Network Exchange 형식 지원

가격: 오픈 소스 딥 러닝 소프트웨어입니다.

5. 아파치 MXNet

Apache MXNet은 심층 신경망을 설계, 교육, 배포 및 검증하기 위한 빌딩 블록을 제공하는 심층 학습 프레임워크입니다. 딥 러닝 연구를 개발하기 위한 라이브러리가 필요하든 프로덕션 워크로드를 관리하기 위한 강력한 프레임워크가 필요하든 Apache MXNet은 올바른 선택입니다.

Apache MXNet의 기능

• Scala, Clojure, Java, R 및 Perl과 같은 8개의 바인딩 언어를 지원합니다.
• Gluon 열망 명령 모드와 기호 모드 사이를 전환하기 위한 하이브리드 프런트 엔드를 제공합니다.
• 다중 GPU 또는 다중 호스트 교육을 포함하여 하드웨어 성능을 개선하기 위해 선형에 가까운 확장을 지원합니다.
• GluonCV, GluonNLP 등과 같은 ML 모델 개발을 지원하는 여러 도구 및 라이브러리를 제공합니다.

Apache MXNet 가격 책정: 오픈 소스 딥 러닝 도구

6. 딥러닝4j

Deeplearning4j는 Java Virtual Machine에서 딥 러닝을 실행하는 포괄적인 도구 모음입니다. 이는 사용자가 Java에서 ML 모델을 훈련하는 동시에 cpython 바인딩 및 모델 가져오기 지원을 통해 Python 생태계와 함께 작업할 수 있는 프레임워크 중 하나입니다.

Pytorch, TensorFlow 및 Keras에서 모델을 가져오고 재교육하는 데 사용할 수 있습니다. 이 딥 러닝 도구를 사용하면 원시 입력 데이터를 텐서로 변환하여 신경망을 실행할 수 있습니다.

Deeplearning4j의 특징

• 완성된 복잡한 그래프를 위한 Samediff 프레임워크 제공
• numpy 작업과 TensorFlow 또는 PyTorch 작업을 완료하는 Nd4j 컴퓨팅 라이브러리와 함께 제공됩니다.
• 여러 장치에서 다양한 수학 코드를 활성화하기 위한 Libnd4 C++ 라이브러리를 제공합니다.
• Python4j 스크립트 실행 프레임워크를 지원하여 이러한 스크립트를 ML 모델 프로덕션에 빠르게 배포합니다.
• Spark에서 모델을 실행하기 위해 Spark와의 통합을 지원합니다.

Deeplearning4j의 가격: 오픈 소스 딥 러닝 도구입니다.

7. 토치

Torch 딥 러닝 도구는 기계 학습 알고리즘과 고성능 GPU를 지원하는 컴퓨팅 프레임워크입니다. Torch는 복잡한 신경망을 쉽게 개발할 수 있도록 신경망 및 최적화 라이브러리를 제공합니다.

또한 다양한 신경망의 임의 그래프를 개발하고 이를 CPU 및 GPU에서 체계적으로 병렬화할 수 있습니다.

토치의 특징

• 신경망 및 에너지 기반 모델링 지원
• 작업을 수행하기 위한 선형 대수 루틴 제공
• 기계 학습, 신호 처리, 병렬 처리 등을 위한 패키지를 제공합니다.
• 빠른 모델 처리를 위한 효율적인 GPU 지원
• 기계 학습을 위한 수치 최적화 제공
• 포트를 지원하는 Android 및 iOS 기기와 연결할 수 있습니다.

Torch Pricing: 오픈 소스 딥 러닝 도구입니다.

8. H2O

H2O 신경망은 딥 러닝 모델을 만들고 배포하기 위한 오픈 소스 딥 러닝 도구입니다. 입력 데이터를 분석하기 위해 그래디언트 부스트 머신 및 일반화된 선형 모델과 같은 여러 통계 및 머신 러닝 알고리즘을 지원합니다.

AutoML을 사용하면 모든 딥 러닝 알고리즘을 자동으로 실행하고 최상의 모델로 구성된 완전한 보드를 만들 수 있습니다. 또한 H2O는 빠른 데이터 처리를 위해 HDFS, S3, Azure Data Lake 등에서 직접 데이터를 추출할 수 있습니다.

H2O 기능

• GLM, XGBoost, GLRM 등과 같은 주요 ML 알고리즘을 지원합니다.
• Python과 같은 프로그래밍 언어와 함께 작동하여 ML 모델 개발
• 기계 학습 워크플로 자동화를 위한 AutoML 제공
• 모든 환경에서 ML 모델을 배포하기 위해 POJO 및 MOJO를 쉽게 배포
• 대규모 데이터 세트를 위해 노드와 클러스터 간의 직렬화와 함께 메모리 내 처리를 지원합니다.

H2O 가격: H2O는 오픈 소스 딥 러닝 도구입니다.

딥 러닝 도구의 응용

딥 러닝 도구는 여러 산업에서 데이터 세트를 분석하고 AI 신경망을 통해 통찰력을 제공하는 데 사용됩니다. 딥 러닝 도구의 일반적인 용도는 다음과 같습니다.

• 의료 진단: 많은 의료 서비스 제공자가 질병 감지 및 진단, 약물 발견, 의학 연구 등에 딥 러닝 도구를 사용합니다.
• 비디오 추천: Netflix 및 Prime과 같은 여러 OTT 플랫폼은 딥 러닝 도구를 통해 영화 및 시리즈 추천을 제공합니다. 사용자의 관심사, 시청 기록 등을 연구하여 추천을 제공합니다.
• 음악 제작: 다양한 음악 장르의 다양한 음표와 패턴을 쉽게 학습하고 학습하여 음악을 제작할 수 있는 딥러닝 모델
• 자동 자동차: 자동차는 환경을 이해하고 특정 작업을 수행하기 위한 지침을 제공하기 위해 딥 러닝 모델을 통해 학습됩니다. 이러한 작업에는 종종 트래픽 횡단, 최적의 경로 식별 및 차량 속도 향상이 포함됩니다.
• 안면 인식: 이 도구는 Convolutional Neural Network 모델을 사용하여 안면 인식에 사용할 수 있습니다. 이미지의 얼굴 특징을 인터넷에 있는 수백만 개의 이미지 데이터베이스와 일치시켜 사람을 식별하려고 합니다.
• 가짜 뉴스 탐지: 딥 러닝 도구를 통해 생성된 CNN(Convolutional Neural Networks) 및 RNN(Recurrent Neural Networks)을 사용하여 사기 뉴스를 탐지할 수 있습니다. 이러한 네트워크는 다양한 정통 출처의 데이터를 통합하고 이를 검증하기 위해 주어진 뉴스와 병치하여 작동합니다.

결론: 최고의 딥 러닝 도구 및 응용 프로그램은 무엇입니까

딥 러닝은 인간의 도움 없이 복잡한 작업을 수행하기 위해 모든 산업에서 중요한 측면이 되었습니다. 딥 러닝 모델을 생성하고 교육하는 것만으로도 이미지 채색, 음악 제작 및 픽셀 복원과 같은 작업을 짧은 시간에 완료할 수 있습니다.

모델을 생성, 교육 및 배포하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 딥 러닝 도구가 있습니다. 그러나 기능, 지원 모델, 기계 학습 워크플로 자동화 등을 기반으로 TensorFlow, PyTorch 및 Deeplearning4j가 최고의 딥 러닝 도구입니다.

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