인공 지능 영역으로 흥미진진한 여행을 떠날 준비가 되셨나요?
인공 지능의 성장 덕분에 AI 프레임워크를 탐색할 수 있는 이보다 더 좋은 기회는 없었습니다.
TensorFlow 및 PyTorch에서 Keras 및 Caffe에 이르는 다양한 솔루션을 사용할 수 있습니다. 목표에 따라 각 프레임워크에는 고유한 장점과 단점이 있습니다.
따라서 초보자이든 숙련된 개발자이든 시작하여 현재 사용 가능한 최고의 AI 프레임워크를 살펴보겠습니다.
1. 파이 토치
PyTorch는 2016년 데뷔 이후 AI 커뮤니티를 휩쓴 강력한 오픈 소스 머신 러닝 프레임워크입니다. 동적 계산 네트워크와 사용자 친화적인 인터페이스 덕분에 빠르게 인기 프레임워크가 되었습니다.
그러나 PyTorch가 군중과 다른 점은 무엇입니까? 우선 강력한 기능 모음이 있습니다. 이것은 구성 및 구현에 완벽합니다. 기계 학습 모델.
PyTorch는 TorchScript를 사용하여 열망 모드와 그래프 모드 사이를 원활하게 전환하고 TorchServe를 사용하여 생산 경로를 가속화하는 기능 덕분에 가장 까다로운 애플리케이션에서도 신뢰할 수 있는 생산 준비 프레임워크입니다.
또한 PyTorch에는 포괄적인 도구 및 라이브러리 에코시스템이 있습니다. 이러한 도구는 컴퓨터 비전, NLP 및 기타 응용 프로그램.
또한 주요 클라우드 플랫폼에서 광범위하게 지원되므로 쉽게 개발하고 확장할 수 있습니다.
장점
- TorchScript를 사용하면 열망 모드와 그래프 모드 사이를 쉽게 전환할 수 있으며 TorchServe는 프로덕션으로의 여정을 가속화합니다.
- 강력한 도구 및 프레임워크 에코시스템은 PyTorch를 확장하고 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 기타 영역에 대한 연구를 허용합니다.
- 주요 클라우드 플랫폼은 원활하게 지원되므로 마찰 없는 개발과 간단한 확장이 가능합니다.
단점
- 다른 프레임워크에 비해 개발 커뮤니티가 더 작습니다.
- 텐서 보드와 같은 모니터링 및 시각화 도구가 부족합니다.
2. 케 라스
기계 학습 모델을 개발할 때 혼란스러운 API와 오류 메시지에 지쳤습니까? Keras만 있으면 됩니다. 딥 러닝 프레임 워크 로봇이 아닌 인간을 위해 개발되었습니다.
Keras는 단순성, 사용 용이성 및 포괄적인 문서화를 강조합니다. 따라서 기계 학습 기반 제품을 만들고 배포하려는 개발자들 사이에서 인기 있는 선택입니다.
하지만 그게 전부가 아닙니다. Keras는 기계 학습 워크플로의 모든 부분을 다루는 광범위한 도구 및 리소스 에코시스템을 보유하고 있습니다.
브라우저에서 모바일 장치, 임베디드 시스템에 이르기까지 어디에나 Keras 모델을 배포할 수 있는 유연성을 통해 모든 시나리오에서 TensorFlow의 기능을 완벽하게 사용할 수 있습니다.
장점
- 사람이 쉽게 사용할 수 있도록 간단한 API와 포괄적인 문서로 구축되었습니다.
- 디버깅 속도, 코드 우아함 및 배포 가능성에 매우 최적화됨
- TensorFlow 플랫폼과의 상호 작용으로 인해 엑사스케일 수준으로 쉽게 확장 가능
- 브라우저에서 모바일 장치, 임베디드 시스템에 이르기까지 다양한 배포 선택
단점
- 다른 딥 러닝 프레임워크보다 적응력이 떨어짐
- 특정 복잡한 사용 시나리오의 경우 추가 라이브러리 또는 도구가 필요할 수 있습니다.
- 다른 프레임워크만큼 잘 알려지지 않았거나 자주 사용되지 않음
3. TensorFlow
TensorFlow를 사용하여 생산에 적합한 기계 학습 모델을 만드십시오! TensorFlow는 비즈니스를 발전시키는 데 필요한 리소스를 제공합니다. 기계 학습 프로젝트, 전문 데이터 과학자이든 호기심 많은 신규 이민자이든 상관 없습니다.
경험 수준에 관계없이 액세스할 수 있는 사전 훈련된 모델 및 자습서 덕분에 TensorFlow를 간단히 시작할 수 있습니다.
TensorFlow는 단순히 기계 학습을 위한 라이브러리가 아닙니다. 모델 배포에서 데이터 준비에 이르기까지 프로세스의 각 단계에 대한 옵션을 제공하는 전체 종단 간 기계 학습 플랫폼입니다.
TensorFlow를 사용하면 웹 앱, 모바일 앱 또는 임베디드 장치를 개발하든 관계없이 모든 곳에 모델을 간단하게 배포할 수 있습니다.
장점
- 처음부터 끝까지 기계 학습을 위한 종합 플랫폼
- 확장 가능하고 적응 가능
- 다양한 사용 사례에 대해 여러 버전으로 제공됩니다.
- 커뮤니티 리소스와 훈련된 모델이 있는 대규모 생태계
단점
- 막 시작하는 사람들에게는 가파른 학습 곡선이 있습니다.
- 어느 정도의 기술 전문성과 이해가 필요합니다.
4. CAFFE
Caffe라는 딥 러닝 프레임워크는 속도와 모듈성에 중점을 두고 만들어졌습니다.
BVLC(Berkeley Vision and Learning Center)에서 개발한 Caffe는 사용의 단순성과 빠른 데이터 처리로 인해 연구자들과 기업들 사이에서 인기를 얻었습니다.
CPU와 GPU 모두에서 작동할 수 있는 고성능 설계로 인해 다양한 하드웨어에서 모델을 교육하고 배포해야 하는 사람들에게 매력적인 대안입니다.
장점
- 빠르고 효과적입니다.
- Caffe는 모듈식 아키텍처에 적응할 수 있습니다.
- 좋은 커뮤니티 지원이 가능합니다.
단점
- 제한된 기능으로 인해 정교한 응용 프로그램에 이상적인 선택이 아닐 수 있습니다.
- 다른 프레임워크와 달리 사용자 친화적이지 않음
- 약간의 프로그래밍 경험이 필요합니다.
5. MX 넷
딥 러닝 프레임워크 MXNet은 효율성과 적응성을 염두에 두고 만들어졌습니다. 쉽게 만들고 사용할 수 있습니다. 신경망 다양한 목적을 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.
모델 체크포인트, 모델 제공, ONNX 형식 지원과 같은 기능을 포함하여 프로덕션 사용 사례를 염두에 두고 개발되었습니다. 이를 통해 임베디드 장치 및 클라우드 환경을 포함한 여러 위치에 모델을 간단하게 배포할 수 있습니다.
MXNet에서 제공하는 추가 기능 및 도구에는 내장 데이터 로더, 사전 훈련된 모델 및 자동 차별화 지원이 포함됩니다. 깊은 학습 모든 기술 수준의 실무자가 활발한 커뮤니티와 철저한 문서화 때문에 자주 선택합니다.
장점
- 확장성: MXNet은 수많은 GPU 및 CPU에 대한 분산 교육을 지원하므로 대규모 애플리케이션을 위한 훌륭한 옵션입니다.
- MXNet은 Python, R, Julia, Scala, Perl 및 C++를 비롯한 다양한 컴퓨터 언어를 지원하므로 현재 프로세스에 간단하게 통합할 수 있습니다.
- Linux, Windows, macOS, iOS 및 Android와 호환됩니다.
단점
- MXNet은 학습 곡선이 높으며 다른 것과 유사하게 마스터하는 데 약간의 시간이 필요할 수 있습니다. 딥 러닝 프레임워크.
- 덜 인기 있음: MXNet이 수용되고 있지만 TensorFlow 또는 PyTorch와 같은 다른 딥 러닝 프레임워크만큼 자주 사용되지는 않습니다. 이는 액세스 가능한 커뮤니티 리소스가 적을 수 있음을 시사합니다.
6. 테아 노
Theano라는 강력한 수치 계산 툴킷을 통해 사용자는 수학적 표현을 효과적으로 설계, 최적화 및 평가할 수 있습니다. 거대한 데이터 세트에서 수학적 연산을 수행하기 위한 간단한 인터페이스를 제공하며 Python을 기반으로 개발되었습니다.
CPU와 GPU 모두에서 계산을 실행할 수 있는 Theano의 유연성은 주요 이점 중 하나입니다. 따라서 고성능 처리가 필요한 딥 러닝 애플리케이션에 이상적입니다.
또한 Theano는 사용자가 모델의 성능과 정확성을 개선하기 위해 사용할 수 있는 다양한 최적화 기능을 제공합니다.
이제 장단점을 확인해 봅시다.
장점
- Theano는 수학적 표현의 계산 그래프를 최적화하도록 제작되었기 때문에 수치 계산을 수행하는 데 매우 효과적입니다.
- 적응력이 매우 뛰어난 프레임워크입니다.
- 고성능 딥 러닝 애플리케이션은 Theano의 강력한 GPU 최적화를 통해 큰 이점을 얻습니다. GPU와 쉽게 작동하도록 제작되었습니다.
단점
- Python이나 다른 수치 계산 라이브러리에 익숙하지 않은 사람들은 Theano를 배우기가 어려울 수 있습니다.
- Theano는 최근 개발 속도가 느려졌기 때문에 더 이상 업데이트나 버그 패치를 받지 못할 수 있습니다.
- 불충분한 문서: 일부 사용자는 Theano의 문서가 수치 계산을 위한 경쟁 라이브러리보다 덜 철저하기 때문에 사용하기 어려울 수 있습니다.
7. Microsoft 인지 도구 키트
딥 러닝 모델 개발을 위한 무료 오픈 소스 프레임워크인 Microsoft Cognitive Toolkit을 살펴보겠습니다. 여러 GPU 및 머신에서 대규모 모델을 교육하기 위한 것입니다.
Cognitive Toolkit은 사용자 친화적인 API와 뛰어난 분산 교육 기능을 갖춘 데이터 과학자와 머신 러닝 연구자 사이에서 인기 있는 선택입니다.
Cognitive Toolkit의 중요한 특성 중 하나는 CPU, GPU 및 FPGA를 비롯한 다양한 하드웨어에서 모델을 교육하고 배포하는 기능입니다.
이는 제품 및 서비스에 딥 러닝을 통합하려는 조직에 탁월한 대안이 됩니다. 또한 Cognitive Toolkit에는 사전 구축된 다양한 모델과 예제 코드가 포함되어 있어 초보자도 간단하게 시작할 수 있습니다.
장점
- 여러 컴퓨터 및 GPU를 통한 분산 교육 허용
- Azure 및 Power BI와 같은 다른 Microsoft 제품과의 간단한 상호 작용을 제공합니다.
- 딥 러닝 모델을 개발하고 교육하기 위한 다양하고 적응 가능한 프레임워크를 제공합니다.
단점
- 새로운 사용자를 위해 설정하고 맞춤화하기 어려울 수 있습니다.
- 데이터 증대 및 전이 학습과 같은 여러 가지 인기 있는 기능에 대한 기본 제공 지원이 부족합니다.
- 데이터 증대 및 전이 학습과 같은 여러 가지 인기 있는 기능에 대한 기본 제공 지원이 부족합니다.
8. 장군
Shogun은 활용률이 낮은 C++ 기계 학습 패키지입니다. 여기에는 Python, Java 및 MATLAB 커넥터가 포함되어 있어 기계 학습 실무자를 위한 유연한 도구입니다.
Shogun은 확장 가능하고 빠르며 유연하도록 제작되어 대량의 데이터와 까다로운 기계 학습 워크로드에 적합합니다.
Shogun의 가장 눈에 띄는 장점 중 하나는 이진, 범주 및 연속을 포함하여 광범위한 데이터 형식을 처리할 수 있는 능력입니다.
또한 분류, 회귀, 차원 감소 및 클러스터링을 위한 광범위한 방법을 포함하여 완벽한 기계 학습 도구가 됩니다. Shogun은 일괄 학습과 온라인 학습을 모두 지원하며 TensorFlow 및 scikit-learn과 같은 다른 기계 학습 라이브러리와 원활하게 통합됩니다.
장점
- 딥 러닝, 회귀 및 분류 지원을 포함하여 다양한 기계 학습 기술 및 도구 세트를 제공합니다.
- 그것은 다양한 호환 프로그래밍 언어, Python, C++ 및 Java 포함.
단점
- 다른 기계 학습 라이브러리만큼 잘 알려지지 않았거나 대중적이지 않을 수 있으므로 사용 가능한 리소스와 지원이 적을 수 있습니다.
- 익숙한 다른 라이브러리와 비교할 때 일부 사용자는 이 라이브러리의 구문과 구조를 이해하기 어려울 수 있습니다.
- 최상의 결과를 얻기 위해 특정 라이브러리는 다른 라이브러리보다 더 많은 수동 작업과 미세 조정이 필요할 수 있습니다.
9. ONNX
ONNX(Open Neural Network Exchange)라는 오픈 소스 플랫폼을 사용하면 기계 학습 모델을 변환하고 공유할 수 있습니다.
다양한 프레임워크와 플랫폼 간에 딥 러닝 모델을 전송하는 방법을 제공하여 머신 러닝 모델의 생성 및 배포를 단순화합니다.
기본 프레임워크를 사용하여 ONNX로 모델을 만든 다음 다른 런타임 설정에 배포할 수 있습니다.
ONNX의 맞춤형 아키텍처를 통해 사용자는 현재 작업에 이상적인 도구를 선택할 수 있습니다. PyTorch, TensorFlow 및 Caffe2와 같은 여러 딥 러닝 프레임워크 간의 호환성을 용이하게 합니다. 각 프레임워크 간의 모델을 빠르게 변환하여 각 프레임워크의 장점을 활용할 수 있습니다.
장점
- 여러 딥 러닝 프레임워크에서 상호 운용성이 가능합니다.
- 무료로 사용할 수 있으며 오픈 소스입니다.
- 광범위한 하드웨어 및 런타임 환경이 지원됩니다.
단점
- ONNX 모델의 성능은 때때로 주어진 프레임워크에서 기본적으로 구현되는 모델보다 더 나쁠 수 있습니다.
- 경우에 따라 다양한 프레임워크 간 전환으로 인해 해결하기 어려운 호환성 문제가 발생할 수 있습니다.
10. 아파치 스파크
Apache Spark는 대규모 데이터 처리를 쉽게 처리할 수 있는 빠르고 다양한 분산 컴퓨팅 시스템입니다. 대량의 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 기능으로 인해 빅 데이터 애플리케이션에 널리 사용됩니다.
Spark는 빠를 뿐만 아니라 확장 가능하므로 성능 저하 없이 증가하는 데이터 양을 관리할 수 있습니다.
Apache Spark에 포함된 MLlib 패키지는 특히 주목할 만합니다. 여기에는 분류, 회귀, 클러스터링 및 협업 필터링과 같은 확장 가능하고 효율적인 기계 학습 방법이 포함됩니다.
MLlib는 Spark의 다른 구성 요소와 인터페이스하기 때문에 종단 간 데이터 처리 파이프라인을 간단하게 생성할 수 있습니다.
따라서 대규모 데이터 처리 및 기계 학습을 위한 강력하고 적응 가능한 도구가 필요한 경우 Apache Spark가 목록에 있어야 합니다.
장점
- 분산 컴퓨팅 설계로 인해 대용량 데이터 세트를 빠르게 처리할 수 있습니다.
- Hadoop, Hive 및 Cassandra와 같은 다른 빅 데이터 기술과의 통합은 간단합니다.
- 분류, 회귀, 클러스터링 및 협업 필터링을 위한 여러 기술이 제공됩니다.
단점
- 분산 컴퓨팅 아키텍처의 복잡성으로 인해 학습 곡선이 가파릅니다.
- 방대한 양의 리소스와 인프라에서 실행
- 실시간 처리 및 스트리밍 데이터 지원이 제한됨
11. mlpack
mlpack은 광범위한 응용 프로그램을 위한 빠르고 확장 가능하며 간단한 알고리즘을 제공하는 것을 목표로 하는 오픈 소스 C++ 기계 학습 도구 키트입니다.
클러스터링, 회귀, 분류, 차원 축소 및 신경망과 같은 다양한 기계 학습 알고리즘 세트를 제공합니다.
장점
- 많은 알고리즘의 효과적인 구현
- 다른 라이브러리 및 언어와의 통합은 간단합니다.
- 명령줄 및 C++ API 인터페이스 제공
단점
- 문서가 개선될 수 있음
- 여러 알고리즘이 아직 구현되지 않았습니다.
- 초보자는 사용하기 어려울 수 있습니다.
12. Azure ML 스튜디오
Azure ML(Azure Machine Learning)은 클라우드의 기계 학습 플랫폼입니다. 기계 학습 모델을 대규모로 설계, 배포 및 관리할 수 있습니다.
데이터 과학자와 개발자가 종단 간 기계 학습 워크플로를 간소화하는 데 도움이 되는 다양한 도구와 서비스를 제공합니다. 간단히 데이터를 관리하고 모델을 교육하고 프로덕션에 배포할 수 있습니다. 또한 단일 통합 환경에서 Azure ML을 사용하여 성능을 모니터링할 수 있습니다.
이 플랫폼은 Python, R 및 SQL을 비롯한 여러 컴퓨터 언어를 지원하며 빠르게 시작할 수 있도록 사전 구축된 여러 템플릿 및 알고리즘과 함께 제공됩니다.
또한 유연하고 확장 가능한 설계로 인해 Azure ML은 소규모 평가판과 대규모 기계 학습 애플리케이션을 모두 쉽게 관리할 수 있습니다.
장점
- 기계 학습 모델을 개발하고 배포하기 위한 사용하기 쉬운 그래픽 인터페이스를 제공합니다.
- Azure Storage 및 Power BI와 같은 다른 Microsoft 서비스에 연결합니다.
- 버전 관리 및 공유 작업 공간을 통해 팀원과의 협업이 가능합니다.
- 방대한 양의 데이터 및 처리 능력을 처리할 수 있는 확장성
단점
- 알고리즘 및 모델에 대한 최소한의 사용자 지정 옵션
- 가격 전략으로 인해 소규모 기업이나 개인에게는 비용 효율성이 떨어질 수 있습니다.
13. 소네트
DeepMind 연구원들은 다양한 애플리케이션을 위한 신경망 개발을 지원하는 AI 프레임워크인 Sonnet을 설계하고 구축했습니다. 여기에는 감독 및 비지도 학습뿐만 아니라 강화 학습.
Sonnet의 프로그래밍 아키텍처는 파라미터, 기타 모듈 및 메소드에 대한 포인터를 저장할 수 있는 snt.Module을 기반으로 합니다. 이 프레임워크는 여러 사전 설정 모듈 및 네트워크와 함께 제공되지만 사용자가 직접 만들 수도 있습니다.
장점
- 간단하고 강력한 프로그래밍 모델
- 사용자는 자신의 모듈을 생성하도록 권장됩니다.
- 간결하고 집중된 코드
단점
- 교육 프로그램이 포함되어 있지 않습니다.
- 초보자는 가파른 학습 곡선에 직면할 수 있습니다.
14. 글루온 CV
컴퓨터 비전에 대해 더 알고 싶습니까?
GluonCV를 소개합니다!
이 환상적인 라이브러리에는 최첨단 딥 러닝 알고리즘, 사전 훈련된 모델 및 엔지니어, 연구원 및 학생이 아이디어를 검증하고 제품을 프로토타이핑하고 해당 분야에 대해 더 많이 학습하는 데 도움이 되는 수많은 자료가 포함되어 있습니다.
GluonCV는 잘 설계된 API, 간단한 구현 및 커뮤니티 지원을 통해 SOTA 결과를 간단하게 시작하고 달성할 수 있도록 합니다.
무엇보다 가장 좋은 부분은 무엇입니까?
적응력이 매우 뛰어나고 최적화 및 설치가 간단합니다! GluonCV에는 노련한 프로이든 막 시작하든 컴퓨터 비전 재능을 다음 단계로 끌어올리는 데 필요한 모든 것이 포함되어 있습니다.
장점
- 간단한 설치 및 사용
- 사전 학습된 모델의 대규모 컬렉션
- 딥 러닝 알고리즘 최첨단인 것
- 이해하기 쉬운 구현
- 간단한 최적화 및 배포
단점
- 대체 프레임워크보다 적은 사용자 지정 및 제어
- 비컴퓨터 비전 활동에 대한 지원이 제한됨
- 라이선스 제한으로 인해 상업적 이용이 제한될 수 있습니다.
15. H2O
H2O는 오픈 소스 데이터 분석 및 머신 러닝 플랫폼으로, 조직에서 AI(인공 지능)를 사용하여 운영을 간소화하는 것을 목표로 합니다.
H2O.ai의 AI Cloud는 코딩 기술 없이 머신 러닝 모델을 개발할 수 있는 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 H2O를 훨씬 쉽게 시작할 수 있습니다.
이 플랫폼은 또한 광범위한 데이터 시각화 분석 기능, 모델 조정 및 배포. 기업은 H2O.ai를 사용하여 AI 모델을 신속하고 간단하게 구성하고 배포하여 까다로운 비즈니스 과제를 해결할 수 있습니다.
장점
- 기계 학습 모델 생성을 위한 드래그 앤 드롭 인터페이스
- 포괄적인 데이터 시각화 및 분석 도구와 모델 튜닝 및 배포
- 대규모 사용자 및 기여자 커뮤니티가 있는 오픈 소스 플랫폼
- 여러 알고리즘 및 데이터 유형 지원
단점
- 특정 기능은 플랫폼의 프리미엄 버전에서만 액세스할 수 있습니다.
- 다른 플랫폼에 비해 설정 및 구성이 더 어려울 수 있습니다.
마무리, 어느 것이 가장 좋습니까?
이상적인 AI 프레임워크 또는 플랫폼을 선택하는 것은 수행하려는 작업에 따라 다릅니다. 사용하기 쉽고 거대한 커뮤니티가 있는 프레임워크를 원한다면 TensorFlow 또는 PyTorch가 적합한 선택이 될 수 있습니다.
기계 학습 모델에 더 중점을 둔 플랫폼을 원한다면 Azure ML Studio 또는 H2O.ai가 최선의 선택일 수 있습니다.
그리고 사용자 지정 및 구성이 간단한 프레임워크를 원하는 경우 Sonnet 또는 GluonCV를 사용할 수 있습니다. 마지막으로, 귀하에게 적합한 프레임워크는 귀하의 독특한 요구와 취향에 따라 결정됩니다.
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