오늘 시도할 수 있는 상위 7개 오픈 소스 딥 러닝 라이브러리

딥 러닝은 컴퓨터를 가르치고 훈련하여 인간에게 자연스러운 일, 즉 예와 경험을 통해 학습하는 데 중점을 둔 머신 러닝의 하위 집합입니다. 인간 두뇌의 기능, 특히 데이터를 처리하고 결정을 내리기 위한 신경 패턴을 생성하는 방법을 모방하려고 합니다.

딥 러닝에는 인간 두뇌의 구조에서 영감을 받은 알고리즘이 포함됩니다. 이러한 알고리즘을 인공 신경망이라고 합니다. 딥 러닝 모델은 이미지, 텍스트 또는 사운드에서 직접 분류 기능을 수행하는 방법을 학습할 수 있습니다.

이러한 모델은 레이블이 지정된 데이터 세트와 여러 계층으로 구성된 신경망 아키텍처를 사용하여 훈련됩니다. 적절한 훈련과 데이터를 통해 딥 러닝 모델은 인간의 지능을 능가하는 정확도를 달성할 수 있습니다.

딥 러닝은 여전히 ​​진화하는 개념이기 때문에 이제 막 입문한 초보자에게는 상당히 압도적일 수 있습니다. 이러한 시나리오에서 앞으로 나아가는 가장 좋은 방법은 오픈 소스 딥 러닝 플랫폼을 사용하는 것입니다. 이러한 딥 러닝 라이브러리에는 해당 분야에 대해 더 많이 배우고 기계 학습 기술을 연마하는 데 도움이 될 수 있는 활성 커뮤니티가 있습니다.

다음은 반드시 숙지해야 하는 10가지 오픈 소스 딥 러닝 라이브러리입니다!

최고의 오픈 소스 딥 러닝 라이브러리

1) 텐서플로우

TensorFlow는 머신 러닝 및 딥 러닝을 위한 오픈 소스 종단 간 플랫폼입니다. JavaScript를 기반으로 하는 이 소프트웨어 라이브러리는 브라우저에서 ML 모델을 교육하고 배포할 수 있는 전체 도구 에코시스템과 커뮤니티 리소스를 갖추고 있습니다.

TensorFlow는 최신 ML 모델 및 ML 계산의 신속한 개발을 촉진하는 깔끔하고 유연한 아키텍처를 특징으로 합니다. CPU와 GPU는 물론 TPU 플랫폼에서도 원활하게 실행할 수 있습니다.

TensorFlow에는 TensorFlow Lite라는 모바일 및 임베디드 장치에 모델을 배포하기 위한 경량 라이브러리도 있습니다. 대규모 프로덕션 환경에서 ML 모델을 교육, 검증 및 배포하려는 사람들을 위해 TensorFlow Extended가 있습니다.

2) 케라스

Keras는 TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit 및 PlaidML 위에서 실행할 수 있는 오픈 소스 신경망 라이브러리입니다. Python으로 작성되었으므로 사용자 친화적이고 모듈식이며 확장 가능합니다.

Keras는 심층 신경망에 대한 빠른 실험을 허용하지만 낮은 수준의 계산을 처리할 수 없습니다. 저수준 계산을 위해 "백엔드"라는 다른 라이브러리를 사용합니다.

속도는 Keras의 핵심 이점입니다. 데이터 병렬화에 대한 지원이 내장되어 있기 때문에 대용량 데이터를 처리하는 동시에 모델 학습에 필요한 시간을 단축할 수 있습니다. 또한 Keras는 다양한 장치와 플랫폼에서 지원되므로 딥 러닝 모델을 위해 많은 AI 커뮤니티에서 널리 사용됩니다.

3) 마이크로소프트 인지 툴킷

CNTK(Microsoft Cognitive Toolkit)는 상업용 분산 딥 러닝을 위해 Microsoft에서 설계한 오픈 소스 도구 키트입니다. 방향 그래프를 통해 일련의 계산 단계로서 신경망의 기능을 보여줍니다.

CNTK는 자체 모델 설명 언어(BrainScript)를 통해 독립 실행형 ML 도구로 사용하거나 Python/C#/C++ 코드의 라이브러리로 통합할 수 있습니다. 이를 통해 피드포워드 DNN, 컨볼루션 신경망(CNN) 및 순환 신경망(RNN)을 포함하여 널리 사용되는 모델 유형을 결합할 수 있습니다.

또한 여러 GPU 및 서버에서 자동 미분 및 병렬화를 통해 확률적 경사 하강법(오류 역전파) 학습을 구현할 수도 있습니다.

4) 카페

Caffe는 C++로 작성되었지만 Python 인터페이스를 사용하는 딥 러닝 라이브러리입니다. 버클리 캘리포니아 대학교에서 개발되었습니다.

Caffe는 속도, 표현 및 모듈성이라는 세 가지 기본 기능을 염두에 두고 설계되었습니다. Caffe의 확장 가능한 코드는 응용 프로그램과 혁신을 촉진하는 표현형 아키텍처를 가지고 있지만 적극적인 개발을 장려합니다.

모델 정의 및 성능 최적화를 위해 하드 코딩할 필요가 없습니다. Caffe의 속도는 업계 배포 및 연구 실험에 적합합니다.

5) 파이토치

PyTorch는 Torch 라이브러리를 기반으로 하는 오픈 소스 ML 프레임워크입니다. 연구 프로토타이핑에서 프로덕션 배포까지의 여정을 가속화하도록 설계되었습니다. PyTorch에는 개발의 핵심 초점인 고도로 세련된 Python 인터페이스와 함께 C++ 프론트엔드가 있습니다. 여기에는 두 가지 높은 수준의 측면이 있습니다.

• 테이프 기반 자동 diff 시스템에서 설계된 Deep Neural Networks.
• 그래픽 처리 장치를 통한 강력한 가속 기능을 가진 텐서 컴퓨팅.

PyTorch는 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다. "torch.distributed" 백엔드는 연구 및 생산에서 확장 가능한 분산 교육 및 성능 최적화를 용이하게 합니다.

6) 딥러닝4J

Deeplearning4j(DL4J)는 Java로 작성된 최초의 상용 등급 분산 딥 러닝 라이브러리이며 Java 및 Scala용으로 개발되었습니다. 따라서 Scala, Clojure 또는 Kotlin과 같은 모든 JVM 언어와 호환됩니다.

DL4J는 최신 분산 컴퓨팅 프레임워크인 Apache Spark 및 Hadoop을 활용하여 교육을 가속화하고 분산 CPU 및 GPU에서 사용할 비즈니스 환경에 AI를 제공합니다. 사실, 다중 GPU에서 DL4J의 성능은 Caffe의 성능과 같습니다.

7) 테아노

ano는 다차원 배열과 관련된 수학 표현식을 정의, 최적화 및 평가하는 데 도움이 되는 Python 라이브러리입니다. Theano는 NumPy와의 뛰어난 통합을 특징으로 하며 GPU를 사용하여 빠른 데이터 집약적 계산을 수행합니다. 또한 효율적인 기호 미분을 가지며 C에서 동적 코드 생성을 가능하게 합니다.

ano는 주로 딥 러닝에 사용되는 대규모 신경망 알고리즘에 필요한 다양한 유형의 계산을 처리하도록 설계되었습니다. 따라서 딥 러닝 프로젝트를 개발하기 위한 강력한 도구입니다. 구조를 가져와 NumPy 및 기타 기본 라이브러리를 사용하는 효율적인 코드로 변환할 수 있습니다.

마무리…

우리가 언급한 7개 외에도 수많은 다른 딥 러닝 라이브러리가 있습니다. 여기에는 TFLearn, Caffe2, Torch, DLib, Neon, Chainer, H2O.ai 및 Shogun이 포함됩니다. 딥 러닝의 초보자라면 모든 도구와 딥 러닝 플랫폼을 한 번에 서두르지 마십시오.

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