AI 개발을 위한 5대 오픈 소스 프레임워크

AI 개발을 위한 5대 오픈 소스 프레임워크
1. 텐서플로우
1. 카페
1. 마이크로소프트 CNTK
1. 테아노
1. 케라스

AI 개발을 위한 5대 오픈 소스 프레임워크

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 요즘 유행하는 두 가지 용어로 때때로 서로 바꿔 사용되기도 합니다. 그러나 두 용어는 동일하지 않습니다. AI는 인간 지능의 특성을 가진 작업을 수행할 수 있는 기계를 포함하는 반면, ML은 현대 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 학습할 수 있도록 합니다. 기본적으로 ML은 패턴 인식 및 계산 학습 이론을 통해 AI에서 발전했습니다.

구글, 마이크로소프트, 페이스북, IBM, 아마존과 같은 대기업들은 ML, 신경망, 자연어 및 이미지 처리와 같은 분야에서 진전을 이룬 스타트업을 인수하는 것뿐만 아니라 자체 연구개발(R&D)에 막대한 투자를 하고 있습니다.

이 기사에서는 AI 개발을 위한 5대 오픈 소스 프레임워크를 소개합니다. 이 프레임워크들은 특히 유망하거나 흥미로운 것으로 보입니다:

1. 텐서플로우

텐서플로우는 구글의 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리로, 딥러닝 또는 인공 신경망을 위해 구축되었습니다. 구글의 AI 조직 내 구글 브레인 팀에 의해 개발되었으며, 2015년 11월 9일 아파치 2.0 오픈 소스 라이센스 하에 출시되었습니다. 텐서플로우는 데이터 흐름 그래프를 사용하여 수치 계산을 수행합니다. 다양한 플랫폼(CPU, GPU, TPU)에서 계산을 쉽게 배포할 수 있는 매우 유연한 아키텍처를 가지고 있으며, 데스크톱에서 서버 클러스터, 모바일 및 엣지 장치에 이르기까지 지원합니다.

텐서플로우는 시스템을 통해 흐르는 데이터의 이동을 나타내는 C++ 또는 파이썬 그래프를 생성할 수 있습니다. 웹사이트에서는 이에 대한 지식이 적은 개발자들을 위한 튜토리얼과 리소스를 제공합니다. 구글은 텐서플로우 ML 코드 라이브러리를 오픈 소스화함으로써 복잡한 딥 신경망의 구성, 훈련 및 배포를 단순화하는 데 도움을 주고 있습니다. 구글, 인텔, 우버, 퀄컴은 텐서플로우를 사용하는 일부 기업입니다.

2. 카페

CAFFE(Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding)는 매우 빠르고 강력하며 효율적인 딥러닝 프레임워크입니다. 오픈 소스이며 C++로 작성되었고 파이썬 인터페이스를 가지고 있습니다. 카페는 이미지 분류 및 이미지 분할을 목표로 하는 다양한 딥러닝 아키텍처를 지원합니다. 웹사이트에 따르면, 단일 NVIDIA K40 GPU를 사용하여 하루에 6천만 개 이상의 이미지를 처리할 수 있습니다. CNN, RCNN, LSTM 및 완전 연결 신경망 설계를 지원합니다. 또한 GPU에서 잘 작동하여 작업 중 속도를 높이는 데 기여합니다.

카페 프레임워크는 주로 학술 연구 프로젝트, 멀티미디어, 음성 및 비전 분야에서 사용됩니다. 이 도구는 우분투, 맥 OS X 및 윈도우와 같은 운영 체제를 지원합니다. 야후는 최근 카페를 아파치 스파크와 통합하여 CaffeOnSpark라는 분산 딥러닝 프레임워크를 만들었습니다.

3. 마이크로소프트 CNTK

마이크로소프트 리서치에서 개발한 마이크로소프트 인지 툴킷 – 이전에는 CNTK로 알려짐 – 는 비구조적 데이터의 대규모 데이터 세트를 처리하기 위해 신경망을 사용하는 딥러닝 프레임워크입니다. CNTK는 더 빠른 훈련 시간과 사용하기 쉬운 아키텍처 덕분에 매우 사용자 정의가 가능합니다. CPU만 있는 시스템, 단일 GPU, 여러 GPU 또는 여러 머신에서 여러 GPU를 사용할 때도 뛰어난 성능을 자랑합니다. 사용자가 자신의 매개변수, 알고리즘 및 네트워크를 선택할 수 있습니다. 파이썬과 C++로 작성되었습니다. 음성 인식 분야에서 더 인기가 있지만, CNTK는 텍스트, 이미지 및 RNN 훈련(순환 신경망 – 일종의 신경망)에도 사용할 수 있습니다.

4. 테아노

테아노는 딥러닝을 위해 설계된 파이썬 라이브러리입니다. 다차원 배열을 포함하는 수학적 표현을 정의, 최적화 및 평가할 수 있도록 하며, 높은 수준의 효율성을 제공합니다. GPU를 사용할 수 있으며 효율적인 기호 미분을 수행할 수 있습니다. 이 도구는 NumPy와의 통합, 동적 C 코드 생성 및 기호 미분과 같은 기능을 제공합니다. 이 도구는 리눅스, 맥 OS X 및 윈도우와 같은 플랫폼을 지원합니다.

5. 케라스

파이썬으로 작성된 케라스는 텐서플로우, 마이크로소프트 인지 툴킷, 테아노 또는 MXNet과 같은 딥러닝 프레임워크 위에서 실행할 수 있는 오픈 소스 라이브러리입니다. 이 고수준 신경망 API는 딥 신경망에 대한 빠른 실험을 가능하게 하도록 설계되었습니다. 사용자 친화적이고 모듈화 및 확장 가능성에 중점을 두고 있습니다. 이 도구는 CPU와 GPU 모두에 최적화되어 있습니다.