글로벌 AI 시장을 살펴보면 2022년부터 2030년까지 연평균 성장률 38.1%로 시장 규모가 커지고 있음을 알 수 있었다.
2021년 조사에서 전 세계 AI 시장은 미화 870억 4천만 달러로 평가되었으며 BFSI, 자동차, 의료 등 다양한 부문에서 수요 증가에 직면할 것입니다.
AI 데이터 센터에서의 병렬 컴퓨팅 사용 증가, 데이터 트래픽 증가, 여러 애플리케이션 산업에 걸친 클라우드 기계 학습 플랫폼의 수용 확대는 최근 및 향후 AI 수요 급증의 핵심 동인입니다.
또한 글로벌 하드웨어 비용 절감은 전반적인 산업 발전을 촉진하고 있습니다. 시장 확장을 주도하는 다른 필수 요소 중 하나는 다양한 주요 기업이 수행하는 파트너십 및 협업의 증가입니다. 또한 인간 인식 AI 시스템 개발에 대한 강조가 증가함에 따라 향후 몇 년 동안 AI 인프라 산업에서 수익성 있는 잠재력을 창출할 것으로 예상됩니다.
기계 학습(ML)과 인공 지능(AI)에 대한 수요가 높습니다. 그 결과 커뮤니티가 성장하여 학습 AI를 단순화하는 다양한 AI 프레임워크가 발명되었습니다. 이 게시물에서는 AI 프로그래밍을 시작하고 비즈니스 효율성을 개선하는 데 도움이 되는 몇 가지 가장 훌륭한 프레임워크를 살펴봅니다.
목차 보기
Look Out을 위한 최고의 AI 프레임워크 및 도구
1. 텐서플로우
2. 마이크로소프트 CNTK
3. 카페
4. 테아노
5. 아마존 기계 학습
6. 사이킷 학습
7. 케라스
8. MXNET
9. 파이토치
당신을 위한 다음 단계!
Look Out을 위한 최고의 AI 프레임워크 및 도구
이제 이러한 모든 AI 프레임워크와 도구에 대해 자세히 논의하고 이러한 프레임워크와 도구가 최고인 이유를 찾아보겠습니다.
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1. 텐서플로우
TensorFlow는 간단한 프로그래밍을 가능하게 하는 강력한 성장 동력이 있는 확장 가능한 다중 프로그래밍 인터페이스입니다. 대규모 오픈 소스 생태계를 보유하고 있으며 광범위하고 상세한 문서를 제공합니다.
통계 프로그램 개발을 위한 탁월한 방법으로 간주되며 분산 교육도 가능합니다. 여기에서 기계 모델은 효과적인 형식으로 사용자가 요구하는 추상화 수준에서 가르칠 수 있습니다.
지지자:
Tensor Flow는 널리 사용되는 Python 프로그래밍 언어를 사용하며 많은 처리 능력을 가지고 있습니다. 따라서 모든 CPU 또는 GPU와 함께 사용할 수 있습니다. 또한 계산 그래프 추상화를 TensorFlow와 함께 사용하여 다양한 기계 모델을 개발할 수 있습니다.
도전:
프레임워크는 판단 또는 예측을 생성하기 위해 수많은 노드를 통해 들어오는 데이터를 라우팅하며, 이는 시간이 다소 소요될 수 있습니다. AI 사전 훈련 모델도 부족합니다.
2. 마이크로소프트 CNTK
Microsoft CNTK는 텍스트, 메시지 및 음성 개혁을 가능하게 하는 적응력이 뛰어나고 빠른 오픈 소스 신경망 기반 프레임워크입니다. 효율적인 확장 환경은 데이터 무결성을 유지하면서 기계 모델의 전반적인 평가를 더 빠르게 제공합니다.
이 동적 프레임워크는 주요 데이터 세트와의 통합 기능을 갖추고 있어 Skype, Cortana 등과 같은 주요 회사에서 채택할 수 있는 최상의 선택일 뿐만 아니라 표현력이 풍부하고 사용자 친화적인 디자인입니다.
생산성, 확장성, 성능 및 높은 수준의 통합을 갖춘 고도로 최적화된 프레임워크입니다. Microsoft CNTK에는 높은 수준과 낮은 수준의 포괄적인 API와 같이 효율적으로 표시될 수 있는 자체 네트워크가 있습니다.
또한 RNN, 하이퍼파라미터 튜닝, 감독 학습 모델, 강화, CNN 등의 구성 요소와 효율성을 극대화하는 리소스가 내장되어 있습니다.
지지자:
Python 및 C++를 지원하기 때문에 Microsoft CNTK는 학습 프로세스 속도를 높이기 위해 한 번에 여러 서버와 함께 작동할 수 있습니다. AI의 최신 발전으로 개발된 Microsoft CNTK의 아키텍처는 GAN, RNN 및 CNN을 지원합니다. 또한 기계 모델을 성공적으로 훈련시키기 위해 분산 훈련을 가능하게 합니다.
도전:
시각화 보드와 모바일 ARM 호환성이 없습니다.
3. 카페
Caffe는 일련의 훈련된 신경망이 미리 로드된 딥 러닝 네트워크입니다. 마감일이 촉박하다면 이것이 가장 좋은 선택이 될 것입니다. 이 프레임워크는 이미지 처리 기능으로 유명하지만 MATLAB도 광범위하게 지원합니다.
Caffe 모델은 완전히 일반 텍스트 스키마로 생성됩니다. 토론 및 공동 코딩을 위한 활발한 오픈 소스 커뮤니티가 있을 뿐만 아니라 미리 로드되어 있기 때문에 놀라운 속도와 효율성을 제공합니다.
지지자:
C, C++ 및 Python을 상호 연결하고 CNN(컨볼루션 신경망) 모델링도 허용합니다. Caffe는 속도 또는 시간 절약 기능으로 인해 양적 작업을 수행할 때 탁월함을 능가합니다.
도전:
Caffe는 복잡한 데이터를 처리할 수 없지만 이미지 시각적 처리에 있어서는 상대적으로 빠릅니다.
4. 테아노
이 프레임워크는 딥 러닝 연구를 촉진하고 CPU가 아닌 GPU를 활용하여 높은 처리 기능을 요구하는 네트워크에 안정성을 제공하는 데 전념합니다. 예를 들어 다차원 배열 계산에는 Theano가 보유한 상당한 양의 전력이 필요합니다. Theano는 Python 기반의 대중적인 프로그래밍 언어로 빠른 처리와 응답성을 인정받고 있습니다.
Theano의 동적 코드 생성은 더 빠른 표현 평가를 가능하게 합니다. 또한 숫자가 작은 경우에도 우수한 정확도를 제공합니다. Theano의 또 다른 주요 기능은 사용자가 자신의 코드를 자체 검증하고 오류를 쉽게 감지하고 해결할 수 있는 단위 테스트입니다.
지지자:
Theano는 추가 라이브러리와 결합해야 하지만 데이터 집약적인 모든 앱에 견고한 지원을 제공합니다. 또한 CPU와 GPU 모두에 대해 정확하게 최적화되어 있습니다.
도전:
Theano의 최신 버전에 더 이상 업그레이드나 기능 추가가 예상되지 않습니다.
5. 아마존 기계 학습
Amazon 기계 학습은 자가 학습 기술 개발에 고급 지원을 제공합니다. 이 플랫폼은 이미 AWS, S3 및 Amazon Redshift와 같은 많은 서비스에 사용자 기반을 가지고 있습니다. 이는 모델에서 데이터 분석, 모델 교육 및 모델 평가의 세 가지 작업을 수행하는 Amazon 관리형 서비스입니다.
AWS에서는 초보자, 데이터 과학자 또는 개발자 등 모든 수준의 경험을 위한 도구를 찾을 수 있습니다. 보안이 가장 중요하기 때문에 이 제품에는 전체 데이터 암호화가 포함되어 있습니다. 그 외에도 데이터 분석 및 이해를 위한 광범위한 도구와 모든 중요한 데이터베이스에 대한 액세스를 제공합니다.
제안자:
이 프레임워크를 사용하면 많은 코드를 작성할 필요가 없으며 대신 API를 사용하여 AI 기반 프레임워크와 통신할 수 있습니다. Amazon Machine Learning은 데이터 과학자, 개발자 및 기계 학습 연구원이 높이 평가합니다.
도전:
전체 시스템이 추상화되어 있어 특정 정규화 또는 기계 학습 접근 방식을 선택할 수 없기 때문에 유연성이 부족합니다. 데이터 시각화와 관련하여 Amazon의 기계 학습은 부족합니다.
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6. 사이킷 학습
Scikit-learn은 Python의 안정적이고 강력한 기계 학습 라이브러리입니다. 이것은 많은 감독 및 비지도 학습 계산의 기초입니다. 선례에는 직접 및 계산된 재발, 번칭, 의사 결정 트리 및 k-implies가 포함됩니다.
점점 더 고급 계산을 구현하기 전까지 Scikit-learn은 기계 학습을 막 시작하는 경우 작업하기에 더 적합한 도구입니다. 번칭, 반복 및 순서를 포함하여 널리 사용되는 AI 및 데이터 마이닝 응용 프로그램에 대한 광범위한 계산을 제공합니다.
데이터 수정, 특징 정의, 앙상블 기술 사용과 같은 복잡한 활동도 몇 줄로 수행할 수 있습니다. 또한 두 가지 필수 Python 모듈인 NumPy 및 SciPy를 기반으로 합니다.
지지자:
라이브러리는 BSD 라이선스에 따라 제공되며, 이는 약간의 법적 및 라이선스 제약만 있으면 무료라는 의미입니다. 사용이 간편할 뿐만 아니라 scikit-learn 패키지는 실제 응용 프로그램에 매우 적합하고 유용합니다. 소비자 행동 예측, 신경 이미지 생성 등과 같은 다양한 사례에서 사용되는 것을 목격할 수 있습니다.
Scikit-Learn은 대규모 전 세계 온라인 커뮤니티 지원, 저자 및 숙련된 공동 작업자의 지원을 받습니다. 알고리즘을 자체 플랫폼과 연결하려는 고객을 위해 scikit-learn 웹 사이트에는 광범위한 API 설명서가 포함되어 있습니다.
도전:
심층적이거나 세부적인 연구에 적합한 옵션이 아닙니다.
7. 케라스
활동을 수행하는 Python 방식을 선호한다면 Keras가 가장 적합합니다. Keras에는 Theano 또는 TensorFlow에서 실행되는 높은 수준의 신경망 라이브러리가 있습니다. 사용자 경험에 아름답게 초점을 맞추고 빠른 프로토타이핑을 가능하게 하는 다중 백엔드 및 다중 플랫폼 애플리케이션입니다. 그 외에도 Convolutional 및 Recurrent 네트워크도 지원합니다.
Keras는 Python 기반 프레임워크이기 때문에 디버그 및 탐색이 간단합니다. Keras는 표현력이 풍부하고 적응력이 뛰어나며 탐색적 연구에 적합합니다. 빠른 실험이 가능하도록 만들어졌으며 Python으로 구축된 고도로 모듈화된 신경망 라이브러리도 포함되어 있습니다.
지지자:
이 프레임워크는 일반적인 사용 시나리오에 필요한 사용자 단계 수를 줄입니다. 간단하고 일관된 인터페이스인 Keras를 사용하면 새로운 연구 아이디어를 전달하기 위한 맞춤형 빌딩 블록을 만들 수 있습니다. 빠르고 쉬운 프로토타이핑을 제공하는 동시에 새로운 레이어, 측정 및 최첨단 모델을 생성합니다.
도전:
이 프레임워크는 No RBM(Restricted Boltzmann Machines)을 사용하기 때문에 덜 유연하고 더 정교한 프레임워크입니다. TensorFlow Multi-GPU보다 온라인에서 사용할 수 있는 프로젝트가 적고 완전히 작동하지 않습니다.
8. MXNET
계산 시간을 메모리로 교환하기 위해 잊기 쉬운 배경을 사용하는데, 이는 특히 매우 긴 시퀀스에서 반복되는 네트워크에 가장 적합할 수 있습니다. MXNet은 잘 알려진 또 다른 딥 러닝 프레임워크입니다. Apache Software Foundation에서 설립한 MXNet은 JavaScript, Python 및 C++와 같은 광범위한 언어를 지원합니다.
Amazon Web Services는 또한 MXNet이 딥 러닝 모델을 개발하는 데 도움을 줍니다. 실질적으로 다른 모든 주요 프레임워크와 달리, 커뮤니티 개발 프레임워크의 좋은 기능으로 간주되는 대기업에 의해 명시적으로 관리되지 않습니다. MXNET은 배포 호환성을 개선하고 더 넓은 범위의 추가 장치 유형을 사용할 수 있는 TVM을 지원합니다.
지지자:
API가 빠른 반면 MXNET에서 제공하는 모델은 간단합니다. 이 프레임워크는 GPU를 지원할 뿐만 아니라 다중 GPU 모드도 있습니다. Scala, R, Python, C++ 및 JavaScript와 같은 다양한 프로그래밍 언어를 지원하는 효과적이고 확장 가능하며 빠른 프레임워크입니다.
도전:
MXNet은 TensorFlow에 비해 오픈 소스 커뮤니티가 비교적 작습니다. 이러한 중요한 커뮤니티 지원 부족은 개선, 버그 수정 및 기타 개선 사항에 대한 구현 시간이 더 길다는 것을 말해줍니다. MxNet은 IT 업계의 다양한 기업에서 널리 활용되고 있지만 Tensorflow만큼 잘 알려져 있지는 않습니다.
9. 파이토치
PyTorch는 Facebook에서 만든 인공 지능 시스템으로 최고의 전문가들이 사용하는 GitHub에서 소스 코드를 사용할 수 있습니다. 견인력과 많은 호의적 인 피드백을 받았습니다.
지지자:
PyTorch는 이해하기 쉽고 코딩하기가 더 간단하며 클라우드 플랫폼과 최고의 호환성을 제공합니다. 여기에는 Pytorch 라이브러리를 확장하여 적응력, 속도 및 최적화 친화적인 포괄적인 강력한 API 세트가 있습니다. 런타임 시 컴퓨팅 그래프를 지원하는 동시에 GPU와 CPU를 모두 지원합니다. 또한 Python의 IDE 및 디버깅 도구를 사용하면 디버깅이 간단해집니다.
도전:
2016년 출시와 함께 PyTorch는 다른 것보다 더 새롭고 사용자가 적으며 일반적으로 인식되지 않습니다. 텐서 보드와 같은 모니터링 및 시각화 도구가 부족합니다. 또한 다른 프레임워크와 비교할 때 이 프레임워크와 관련된 개발자 커뮤니티는 여전히 겸손합니다.
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당신을 위한 다음 단계!
나열된 9가지 AI 프레임워크 및 도구는 귀하와 같은 사업가, 엔지니어 및 과학자가 실제 문제에 대처하여 핵심 기술을 개발하고 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 보시다시피 이러한 모든 도구에는 고유한 기능, 장점 세트 및 과제가 있습니다. 비즈니스 모델 또는 프로젝트 목표에서 요구하는 기능 적합성에 따라 이러한 AI 프레임워크 및 도구를 사용할 수 있습니다.
나열된 AI 프레임워크 및 도구의 특성, 장단점을 이해한 후 바로 다음 단계는 경쟁 우위로 이상적인 성능을 달성하기 위해 즉시 구현해야 한다는 것입니다.
이 글은 희나 소니가 쓴 글입니다. Heena는 다양한 도메인에 대한 산업 프로세스를 디지털화하는 기술 회사인 TRooTech.com의 열렬한 연구원이자 작가입니다. 콘텐츠 관리팀의 일원으로서 그녀는 첨단 기술에 열광하고 최신 기술 노하우를 업데이트하는 것을 좋아합니다. LinkedIn에서 그녀를 팔로우할 수 있습니다.
