딥 러닝 개요
기계 학습 프로세스에는 입력, 처리 및 출력 작업이 포함됩니다. 딥 러닝 알고리즘은 숫자를 입력으로 사용하고 다른 숫자를 반환할 수 있을 뿐만 아니라 이미지, 텍스트, 사운드 또는 비디오를 입력으로 사용하고 다른 이미지, 텍스트, 사운드, 비디오를 사용하거나 그냥 숫자를 반환할 수도 있습니다. 구글번역기, 자율주행차, 시리 등에 적용된다. 이 기술은 심층 신경망 구조를 가지고 있어 “딥 러닝”이라고 합니다.
딥 러닝 알고리즘이 학습하면 실제 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. B. 질병 감지, 자동차 운전, 밭의 잡초나 해충 찾기, 기계적 결함 찾기.
최근 딥 러닝의 발전으로 딥 러닝은 많은 작업에서 인간을 능가하는 수준에 도달했습니다. 특히 컴퓨터 비전 등에서 뛰어난 성능을 보인다. B. 이미지에서 텍스트 추출 또는 개체 분류와 같은 처리 작업.
하지만 딥 러닝은 많은 양의 데이터와 상당한 컴퓨팅 성능을 필요로 하기 때문에 구현하기 쉽지 않습니다. CPU 사용량이 충분하지 않고 그래픽 처리 장치(GPU)를 사용하여 성능이 향상되었으며 현재 TensorFlow 사용자의 속도를 높이기 위해 특별히 설계된 TPU(Tensor Processing Unit)도 있습니다.
상위 5개 딥 러닝 개발 프레임워크
1. 텐서플로우
TensorFlow는 Google의 가장 인기 있는 딥 러닝 프레임워크입니다.
TensorFlow의 Tensor는 딥 러닝에서 데이터를 표현하는 방법입니다. 텐서는 매트릭스로 표현될 수 있는 2차원 배열에 더 높은 차원을 추가하는 다차원 배열입니다. 오퍼레이션은 데이터 흐름 다이어그램으로 구성되며, 텐서 형태의 데이터는 딥 러닝 모델을 형성하는 오퍼레이션 다이어그램을 따라 흐르면서 계산됩니다.
이 방법 때문에 데이터를 의미하는 Tensor와 DataFlow 그래프를 따라 계산이 수행되는 Flow가 결합되어 TensorFlow라는 이름이 되었습니다.
TensorFlow는 기본적으로 C++로 구현되며 Python, Java 및 Go와 같은 다양한 언어를 지원합니다. 브라우저에서 실행되고 딥 러닝 학습 프로세스를 따르는 데 유용한 시각화 도구인 TensorBoard를 제공합니다.
Airbnb, Intel 및 Twitter와 같은 대기업에서 사용합니다. Google 번역, 자연어 처리, 텍스트 분류 및 요약, 언어, 이미지 및 필기 인식, 예측, 태깅 등 대부분의 Google 기술은 TensorFlow 기능을 사용하여 TensorFlow로 개발됩니다.
TensorFlow는 Python 기반의 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크이며 Google의 많은 지원과 지속적인 업데이트를 통해 활발한 커뮤니티를 보유하고 있습니다. TensorFlow는 타사 딥 러닝 플랫폼과 잘 통합되는 포괄적인 패키지이기도 합니다. 현재 개발자들이 가장 많이 사용하는 프레임워크입니다.
TensorFlow의 장단점은 다음과 같습니다.
이점:
확장성: TensorFlow는 대규모 기계 학습 작업을 처리하도록 구축되었으며 CPU, GPU 및 TPU를 비롯한 다양한 플랫폼에서 실행할 수 있습니다.
– 유연성: TensorFlow는 높은 수준의 유연성을 제공하며 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 및 강화 학습을 포함한 다양한 기계 학습 작업에 사용할 수 있습니다.
– 고급 API: TensorFlow는 Keras와 유사한 고급 API를 제공하여 단 몇 줄의 코드로 기계 학습 모델을 쉽게 구축하고 교육할 수 있습니다.
– 커뮤니티 지원: TensorFlow에는 기능을 확장하는 도구, 라이브러리 및 프레임워크를 만들어 생태계에 기여하는 대규모 개발자 커뮤니티가 있습니다.
– 배포 옵션: TensorFlow 모델은 모바일, 클라우드 및 임베디드 시스템을 포함한 다양한 플랫폼에 배포할 수 있습니다.
불리:
– 시간이 걸리는 학습 곡선: TensorFlow는 복잡성과 텐서 및 그래프 계산과 같은 개념에 대한 이해가 필요하기 때문에 초보자가 배우기 어려울 수 있습니다.
– 성능 문제: TensorFlow의 유연성과 확장성은 특정 작업에 대해 보다 전문화된 머신 러닝 라이브러리보다 느릴 수 있으므로 성능에서 트레이드오프를 제공합니다.
디버깅 문제: TensorFlow 모델 디버깅은 특히 많은 수준과 노드가 있는 크고 복잡한 모델로 작업할 때 어려울 수 있습니다.
– 문서 부족: 일부 사용자는 TensorFlow 문서를 탐색하고 필요한 정보를 찾는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
– 과도한 리소스 소비: TensorFlow로 대규모 모델을 교육하려면 비용이 많이 들 수 있는 고급 GPU 및 TPU를 포함하여 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요할 수 있습니다.
2. 케라스
Keras는 딥 러닝에 널리 사용되는 오픈 소스 프레임워크 중 하나입니다. Keras는 TensorFlow를 기반으로 합니다. Keras는 사용이 너무 쉬워서 결국 TensorFlow에 통합되었습니다. 아주 작은 코드로 딥러닝 모델을 개발할 수 있기 때문에 인공지능 초보자가 개발하기 가장 쉬운 프레임워크 중 하나입니다. 2019년에 TensorFlow 2.0은 Keras 구문 및 패키지에 대한 지원을 추가했습니다.
Keras의 장점과 단점은 다음과 같습니다.
이점:
– 사용 용이성: Keras는 초보자와 전문가 모두가 사용하기 쉽고 접근하기 쉬운 고급 신경망 구축 API입니다.
– 모듈식 및 유연성: Keras는 사용자가 복잡한 딥 러닝 모델을 쉽게 구축, 교육 및 채점할 수 있도록 유연한 모듈식 API를 제공합니다.
-다중 백엔드 지원: Keras는 TensorFlow, Theano 및 Microsoft Cognitive Toolkit을 포함한 여러 백엔드와 함께 사용할 수 있으므로 사용자가 필요에 가장 적합한 것을 선택할 수 있습니다.
– 대규모 커뮤니티: Keras에는 지원을 제공하고 지식을 공유하며 프레임워크 개발에 기여하는 사용자 및 기여자로 구성된 대규모의 활동적인 커뮤니티가 있습니다.
– 사전 훈련된 모델 사용 가능: Keras는 이미지 분류, 객체 감지 및 자연어 처리를 포함한 다양한 작업에 사용할 수 있는 광범위한 사전 훈련된 모델을 제공합니다.
불리:
– 제한된 하위 수준 기능: Keras는 신경망 구축의 많은 하위 수준 세부 정보를 추상화하도록 설계된 상위 수준 API입니다. 이로 인해 제어 수준이 낮은 특정 유형의 연구 또는 응용 프로그램에 적합하지 않을 수 있습니다.
– 제한된 확장성: Keras는 다양한 복잡성의 딥 러닝 모델을 구축하는 데 사용할 수 있지만 특수 하드웨어 또는 소프트웨어 최적화가 필요한 초대형 모델에는 적합하지 않을 수 있습니다.
– 제한된 사용자 지정 옵션: Keras는 사용하기 쉬운 높은 수준의 API를 제공하지만 모델을 보다 세밀하게 제어해야 하는 고급 사용자를 위한 기능이 부족합니다.
– 문서 불일치: 일부 사용자는 특히 버전 호환성 및 API 변경과 관련하여 Keras 문서에서 불일치를 발견했습니다.
최첨단 연구를 지원하지 않을 수 있음: Keras는 사용하기 쉽고 유연하게 설계되었지만 보다 전문적이거나 실험적인 프레임워크가 필요할 수 있는 최신 첨단 딥 러닝 연구를 항상 지원하지 않을 수 있습니다.
3. 커피
딥 러닝을 처음 접하는 경우 Café를 사용했을 수 있습니다. Café는 딥 러닝을 위한 강력한 오픈 소스 프레임워크입니다. 하루 6000만 개 이상의 이미지를 처리할 수 있어 이미지 인식 모델 적용에 매우 적합하다. C, C++, Python, MATLAB, CLI 등으로 개발할 수 있습니다.
표현형 구조는 신경망이 하드 코딩 없이 훈련될 수 있게 하고 확장 가능한 코드의 개발을 장려합니다. Café는 딥 러닝 시각 인식 응용 프로그램 개발로 유명합니다. 그러나 Caffe는 TensorFlow 또는 Microsoft Cognitive Toolkit에서 발견되는 것과 같은 세분화된 네트워크 계층을 지원하지 않습니다. 따라서 복잡한 계층 형식으로 설정하는 것은 복잡하며 권장되지 않습니다. Caffe는 Google Deep Dream과 같은 놀라운 프로젝트에 기여했지만 약간 뒤처졌습니다.
Caffe는 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 널리 사용되는 딥 러닝 프레임워크입니다. 장단점은 다음과 같습니다.
이점:
– 빠르고 효율적: Café는 속도에 최적화되어 있으며 CPU와 GPU 모두에서 대규모 딥 러닝 모델을 효율적으로 실행할 수 있습니다.
– 사용 편의성: Café에는 딥 러닝 모델을 쉽게 정의, 교육 및 배포할 수 있는 간단하고 직관적인 사용자 인터페이스가 있습니다.
– 좋은 문서: Café에는 잘 문서화된 API와 개발자가 프레임워크를 시작하는 데 도움이 되는 많은 샘플이 있습니다.
– 강력한 커뮤니티 지원: Cafe에는 포럼과 GitHub에서 도움과 지원을 제공하는 대규모 사용자 및 기여자 커뮤니티가 있습니다.
– 사전 훈련된 모델 제공: Caffe는 객체 감지, 세분화 및 분류와 같은 다양한 컴퓨터 비전 작업에 사용할 수 있는 사전 훈련된 모델 라이브러리를 제공합니다.
불리:
– 제한된 유연성: Café는 컴퓨터 비전의 딥 러닝 애플리케이션을 위해 특별히 설계되었으며 순환 신경망(RNN) 또는 변환기와 같은 다른 유형의 딥 러닝 모델을 지원하지 않습니다.
– 제한된 프로그래밍 언어 지원: Café는 주로 C++로 작성되었으며 다른 프로그래밍 언어에 대한 지원이 제한적입니다.
– 제한된 디버깅 도구: 다른 딥 러닝 프레임워크에 비해 Café는 디버깅 도구가 제한되어 있어 복잡한 모델을 디버깅하기 어렵습니다.
– 자동 판별 부족: 카페에서는 사용자가 수동으로 기울기를 정의하고 계산해야 하므로 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다.
4. 파이토치
PyTorch는 Python 기반의 오픈 소스 인공 지능 라이브러리입니다. 자연어 처리와 같은 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. GPU를 사용할 수 있으므로 처리 속도가 매우 빠릅니다. 최신 버전은 v1.4.0이며 2020년 1월 15일에 릴리스되었습니다. Facebook에서 개발한 오픈 소스이며 단순성, 유연성 및 쉬운 수정으로 유명합니다.
최근 PyTorch는 딥 러닝 프레임워크를 위한 커뮤니티 활동을 강화하면서 TensorFlow의 주요 경쟁자가 되었습니다. PyTorch는 딥 러닝 모델을 교육하기 위한 깔끔한 아키텍처 스타일로 설계되어 모델 개발 프로세스를 쉽게 배우고 직접 실행할 수 있습니다. Py는 분명히 PyTorch라는 이름으로 Python을 나타내므로 Python에 대한 기본적인 이해가 있는 사람은 누구나 자신의 딥 러닝 모델 구축을 시작할 수 있습니다.
PyTorch는 두 그룹 모두를 대상으로 하는 Python 기반 과학 컴퓨팅 패키지입니다.
– NumPy를 대체하고 GPU의 성능을 사용합니다.
– 최대의 유연성과 속도를 제공하는 딥러닝 연구 플랫폼
다음은 PyTorch의 장단점입니다.
이점:
– PyTorch는 매우 개발자 친화적이고 배우기 쉽습니다. 파이썬 구문은 특히 파이썬에 이미 익숙한 사람들이 사용하기 쉽고 직관적으로 이해할 수 있도록 합니다.
– PyTorch는 동적으로 설계되어 모델을 쉽게 디버깅하고 개발할 수 있습니다. 동적 차트 기능을 사용하면 더 유연하고 쉽게 디버깅할 수 있습니다.
– PyTorch는 정기적으로 새로운 기능과 업데이트를 출시하고 사용자를 지원하는 활발한 커뮤니티를 보유하고 있습니다.
– PyTorch는 교육 프로세스에 대한 많은 유연성과 제어를 제공하므로 연구 및 실험에 적합합니다.
불리:
– PyTorch는 TensorFlow와 같은 다른 딥 러닝 프레임워크에 비해 상대적으로 새롭기 때문에 다른 프레임워크만큼 리소스나 도구가 많지 않을 수 있습니다.
– PyTorch는 대규모 배포 또는 높은 수준의 최적화가 필요한 모델의 경우 다른 프레임워크보다 느릴 수 있습니다. 그러나 각 버전에서 개선되었습니다.
– 프로덕션 시스템의 정적 특성이 때때로 PyTorch의 동적 특성과 충돌할 수 있기 때문에 PyTorch의 동적 그래픽 기능은 모델을 프로덕션으로 배포하는 것을 복잡하게 만들 수도 있습니다.
5. 테아노
딥 러닝에서는 Python의 Theano 라이브러리를 사용하여 수학적 표현을 정의합니다. 그것은 위대한 그리스 수학자 Theano의 이름을 따서 명명되었습니다. 2007년 Montreal Institute for Learning Algorithms(MILA)에서 발표한 Theano는 여러 영리한 코드 최적화를 사용하여 하드웨어에서 최대 성능을 달성합니다. 즉, 딥 러닝 라이브러리의 핵심에는 두 가지 중요한 기능이 있습니다.
Tensor 작업 및 CPU 또는 GPU(Graphical Computation Unit)에서 코드를 실행하는 기능.
이 두 함수를 사용하면 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다. Theano는 또한 매우 유용한 함수이며 복잡한 딥러닝 문제보다 더 큰 맥락에서 수치 최적화를 해결할 수 있는 자동 미분을 제안합니다.
기계 학습 모델을 개발하려면 많은 수학적 계산이 필요합니다. 일반적으로 산술 계산, 특히 큰 다차원 행렬이 필요합니다. 기존의 통계 기법 대신 신경망을 사용하여 기계 학습 애플리케이션을 개발합니다. 신경망은 엄청난 양의 데이터로 훈련되어야 합니다. 훈련은 적절한 크기의 데이터 번들로 수행되며 학습 프로세스가 반복됩니다. 계산이 효율적으로 수행되지 않으면 네트워크를 훈련하는 데 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있기 때문입니다.
Theano는 기계 학습에 사용되는 수학적 표현을 정의하고, 이러한 표현을 최적화하고, 중요한 영역에서 결정적으로 GPU를 사용하여 매우 효율적으로 평가하기 위한 Python 라이브러리를 제공합니다.
Theano는 딥 러닝 모델을 개발하기 위한 수치 계산에 널리 사용되는 오픈 소스 라이브러리입니다. 장단점은 다음과 같습니다.
이점:
– 빠른 계산: Theano는 딥 러닝에서 흔히 볼 수 있는 다차원 배열로 수학적 표현을 효율적으로 실행하도록 설계되었습니다. GPU의 병렬 처리 능력을 사용하여 계산 속도를 높일 수 있습니다.
– 유연성: Theano는 상징적인 수학적 표현을 정의하고 조작할 수 있는 많은 유연성을 제공합니다. 이를 통해 다양한 신경망 아키텍처 및 최적화 알고리즘을 쉽게 구현할 수 있습니다.
– 이식성: Theano는 Python으로 작성되어 여러 플랫폼에서 쉽게 사용하고 다른 Python 라이브러리와 통합할 수 있습니다.
– 활동적인 커뮤니티: Theano는 개발에 기여하고 다른 사람들을 지원하는 개발자 및 사용자로 구성된 대규모의 활동적인 커뮤니티를 보유하고 있습니다.
불리:
– 긴 학습 곡선: Theano는 특히 상징적 계산 패러다임에 익숙하지 않은 초보자를 위해 비교적 가파른 학습 곡선을 가지고 있습니다. 구문 및 API는 복잡할 수 있으며 마스터하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.
– 제한된 개발: Theano는 더 이상 적극적으로 개발되거나 유지되지 않습니다. 마지막 공식 릴리스는 2017년이었고 그 후 개발 팀은 다른 프로젝트로 초점을 옮겼습니다.
– 문서 부족: Theano의 문서는 다소 드물고 탐색하기 어려울 수 있습니다. 온라인에서 사용할 수 있는 많은 리소스가 오래되었으며 최신 버전의 라이브러리와 호환되지 않을 수 있습니다.
– 디버깅: Theano 코드는 오류 및 예외를 해석하고 진단하기 어렵기 때문에 디버깅하기 어려울 수 있습니다.