모든 데이터 과학자가 알아야 할 상위 8가지 머신 러닝 프레임워크

기계 학습이 업계의 주류 기술 도구가 된 이후로 기계 학습 프레임워크의 인기와 수요가 급증했습니다. 실제로 ML 프레임워크는 AI/ML 모델 및 애플리케이션 개발의 표준 패러다임이 되었으며 당연히 그렇습니다. ML 프레임워크의 가장 큰 이점은 ML 알고리즘 및 모델의 개발을 민주화하는 동시에 전체 프로세스를 가속화한다는 것입니다.

간단히 말해서 머신 러닝 프레임워크는 ML 개발자/엔지니어가 기본 알고리즘의 세부 사항을 깊이 파고들 필요 없이 효율적인 ML 모델을 빠르게 구축할 수 있게 해주는 도구, 라이브러리 또는 인터페이스입니다.

사전 구축되고 최적화된 구성 요소를 많이 사용하여 모델을 정의하는 간결하고 직접적인 접근 방식을 제공합니다. 사용 용이성 덕분에 ML 프레임워크는 오픈 소스 커뮤니티를 넘어 대기업에서도 활용될 수 있는 기반을 꾸준히 확보하고 있습니다.

최고의 머신 러닝 프레임워크

1. 텐서플로우

TensorFlow는 데이터 흐름 그래프를 사용하여 빠른 수치 계산을 위한 강력한 도구, 라이브러리 및 리소스 에코시스템을 포함하는 오픈 소스 머신 러닝 플랫폼입니다. 최신 ML 모델 및 실험을 쉽게 개발할 수 있는 간단하고 유연한 아키텍처를 갖추고 있습니다. Tensorflow에 대해 자세히 알아보세요.

데이터 흐름 그래프는 그래프에 설명된 일련의 알고리즘을 사용하여 데이터 배치("텐서")를 처리할 수 있으며, 여기서 시스템을 통한 데이터 이동을 "흐름"이라고 합니다. 이것이 TensorFlow의 이름을 얻는 방법입니다.

TensorFlow를 사용하면 ML 모델을 쉽게 개발할 수 있습니다. 어디에서나 ML 모델을 교육하고 배포할 수도 있습니다. 또한 이 도구를 사용하면 C++ 또는 Python에서 그래프를 조합하고 CPU 또는 GPU에서 처리할 수 있습니다.

2. 테아노

Theano는 개발자가 다차원 배열로 구성된 수학적 계산을 정의, 최적화 및 평가할 수 있도록 설계된 인기 있는 Python 라이브러리 중 하나입니다. ML 알고리즘의 빠르고 효율적인 개발을 촉진하기 위해 LISA 연구소에서 개발되었습니다.

ano는 NumPy와의 뛰어난 통합을 자랑하며 GPU를 활용하여 빠른 데이터 집약적 계산을 수행합니다. 이 외에도 Theano는 효율적인 기호 차별화를 제공하며 C에서 동적 코드 생성을 가능하게 합니다.

3. 카페

Caffe는 딥러닝 프레임워크입니다. 오픈 소스 딥 러닝 라이브러리 중 하나입니다. C++로 작성되었지만 Python 인터페이스가 있습니다. 이 조합의 핵심 아이디어는 표현, 속도 및 모듈성을 촉진하는 것이었습니다. Caffe는 University of California, Berkeley에서 개발되었습니다.

Caffe는 Deep Neural Networks 개발을 위한 가장 빠른 프레임워크입니다. 확장 가능한 코드가 적극적인 개발을 장려하는 동안 혁신을 허용하는 표현 아키텍처가 있습니다.

잘 구조화된 Matlab 및 Python 인터페이스를 자랑하며 단일 플래그를 설정하여 CPU와 GPU 간에 전환하여 상용 클러스터에 교육 및 배포할 수 있습니다. 또 다른 이점은 Caffe가 모델 정의 및 성능 최적화를 위한 하드 코딩이 필요하지 않다는 것입니다.

4. 사이킷런

Scikit-Learn은 ML 코딩 및 ML 모델 구축을 위해 설계된 오픈 소스 Python 기반 ML 라이브러리입니다. NumPy, SciPy 및 Matplotlib의 세 가지 인기 있는 Python 라이브러리를 기반으로 합니다. Scikit-Learn은 모든 오픈 소스 라이브러리 중에서 최고의 문서를 보유하고 있습니다.

Scikit-Learn에는 k-이웃, 지원 벡터 머신(SVM), 그래디언트 부스팅, 랜덤 포레스트 등과 같은 다양한 지도 및 비지도 ML 알고리즘이 탑재되어 있습니다. 이 도구는 데이터 마이닝 및 통계 모델링 작업에 적극 권장됩니다.

5. 아마존 머신 러닝(Amazon ML)

Amazon ML은 기업을 위한 가장 광범위한 ML 및 AI 서비스를 포괄하는 클라우드 기반 서비스입니다. 복잡한 ML 알고리즘의 복잡성을 이해하는 데 많은 시간을 할애하지 않고도 직관적인 ML 모델을 처음부터 구축하는 데 도움이 되는 다양한 시각화 도구, 마법사 및 사전 훈련된 AI 기능이 탑재되어 있습니다.

Amazon ML을 사용하면 모든 기술 수준의 개발자가 다양한 ML 도구 및 기술을 사용하고 처리하는 방법을 배울 수 있습니다. Amazon S3, Redshift 또는 RDS에 저장된 데이터에 연결하고 데이터에 대해 바이너리 분류, 다중 클래스 분류 또는 회귀를 실행하여 ML 모델을 개발할 수 있습니다. 오픈 소스 프레임워크를 활용하여 ML 모델을 맞춤형으로 구축할 수 있지만 Amazon SageMaker를 사용하여 기계 학습 모델을 대규모로 신속하게 구축, 교육 및 배포할 수도 있습니다.

6. H2O

H2O는 오픈 소스 ML 플랫폼입니다. 수학 및 예측 분석을 활용하여 현대 산업에서 가장 어려운 비즈니스 문제에 대한 솔루션을 찾습니다. 사용하기 쉬운 WebUI 및 친숙한 인터페이스, 최고의 오픈 소스 기술, 모든 공통 데이터베이스 및 파일 유형에 대한 데이터 불가지론적 지원과 같은 다른 ML 프레임워크에서는 현재 볼 수 없는 몇 가지 고유한 기능을 결합합니다.

H2O를 사용하면 기존 언어 및 도구로 작업하는 동시에 Hadoop 환경으로 원활하게 확장할 수 있습니다. 비즈니스 지향적이며 데이터 기반 의사 결정을 촉진합니다. 이 도구는 예측 모델링, 위험 및 사기 분석, 보험 분석, 광고 기술, 의료 및 고객 인텔리전스에 가장 적합합니다.

7. 마이크로소프트 코그너티브 툴킷

Microsoft Cognitive Toolkit(이전의 CNTK)은 개발자가 딥 러닝 기술을 활용하여 대규모 데이터 세트에 숨겨진 인텔리전스를 활용할 수 있도록 Microsoft에서 제공하는 툴킷입니다.

Microsoft Cognitive Toolkit은 신경망이 방대하고 구조화되지 않은 데이터 세트를 선별하도록 도와줍니다. 수많은 프로그래밍 언어 및 ML 알고리즘과의 호환성이 높으며 상용 등급 품질의 확장성, 속도 및 정확도를 제공합니다. 직관적인 아키텍처로 교육 시간을 크게 단축합니다. 또한 요구 사항에 따라 메트릭, 네트워크 및 알고리즘을 선택하여 사용자 지정할 수 있습니다.

8. 아파치 싱가

Apache Incubating 프로젝트인 SINGA는 Deep Learning 모델 교육을 위한 일반 분산 Deep Learning 플랫폼입니다. 그 디자인은 계층 추상화에 기반한 직관적인 프로그래밍 모델의 디자인입니다. SINGA는 확장 가능한 분산 교육을 촉진하기 위한 유연한 아키텍처를 가지고 있습니다.

Feed-Forward Networks, CNN(Convolutional Neural Networks), RNN(Recurrent Neural Networks) 및 RBM(Restricted Boltzmann Machine)과 같은 에너지 모델을 비롯한 다양한 인기 있는 딥 러닝 아키텍처를 지원합니다.

마무리

자, 세계에서 가장 성능이 좋고 널리 사용되는 ML 프레임워크 중 일부를 선정했습니다. 이제 다음 ML 모델 및 애플리케이션을 위해 이를 사용해 볼 차례입니다. 가장 좋은 점은 각 도구에 머신 러닝을 훨씬 더 재미있고 흥미롭게 만드는 고유한 기능이 있다는 것입니다.

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