2022년 최고의 딥 러닝 소프트웨어 도구 7가지 [전체 검토]

딥 러닝은 인공 지능의 기능적 측면으로 인간이 학습하는 것처럼 컴퓨터도 학습할 수 있도록 합니다. 딥 러닝 도구나 프로그램은 데이터 처리를 위한 인간 두뇌의 기능을 모방하고 의사 결정을 위한 패턴을 식별할 수 있습니다.

딥 러닝 알고리즘은 기업이 보다 정확한 결과를 예측하여 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 모델을 개발하는 데 도움이 됩니다.

딥 러닝 애플리케이션은 오늘날 세계의 여러 변화를 책임지고 있으며, 그 중 대다수는 우리가 세상에서 살아가는 방식에 광범위한 영향을 미칩니다. 현재 시장에서 사용할 수 있는 다양한 딥 러닝 도구를 살펴보겠습니다.

2022년 가장 유용한 딥 러닝 도구

1. 신경 디자이너

Neural Designer는 알려지지 않은 패턴, 복잡한 관계를 발견하고 신경망을 사용하여 데이터 세트에서 실제 추세를 예측하는 전문 응용 프로그램입니다. 스페인에 기반을 둔 신생 기업 Artelnics는 데이터 마이닝을 위한 가장 인기 있는 데스크탑 애플리케이션 중 하나가 된 Neural Designer를 개발했습니다. Neural Designer는 신경망을 인간의 뇌 기능을 모방한 수학적 모델로 사용합니다. 중추 신경계 역할을 하는 컴퓨터 모델을 구축합니다.

2. H2O.ai

H2O는 Java를 핵심 기술로 사용하여 처음부터 개발되었으며 Spark 및 Apache Hadoop과 같은 대부분의 다른 제품과 효율적으로 통합되었습니다. 이는 고객에게 극도의 유연성을 제공합니다. H2O를 사용하면 누구나 예측 분석 및 기계 학습을 쉽게 적용하여 어려운 비즈니스 문제를 해결할 수 있습니다.

가장 친숙한 인터페이스인 사용하기 쉬운 웹 기반 GUI와 함께 오픈 소스 프레임워크를 사용합니다. 모든 공통 데이터베이스 및 파일 형식은 표준 데이터에 구애받지 않는 지원을 사용하여 지원됩니다. 이 도구는 대규모로 확장 가능하며 실시간 데이터 채점에 도움이 됩니다.

3. 딥러닝킷

Apple은 iOS, OS X, tvOS 등과 같은 대부분의 제품에서 이 딥 러닝 프레임워크를 사용합니다. Apple은 이를 사용하여 GPU가 있는 Apple 기기에서 사전 훈련된 딥 러닝 모델을 지원합니다. DeepLearningKit은 이미지 인식과 같은 Deep Convolutional Neural Networks를 사용합니다. 현재 Caffe Deep Learning 프레임워크로 훈련되어 있지만 장기적 목표는 TensorFlow 및 Torch와 같은 다른 딥러닝 모델 사용을 지원하는 것입니다.

4. 마이크로소프트 인지 툴킷

Microsoft Cognitive Toolkit은 험 브레인처럼 정확하게 학습하도록 딥 러닝 시스템을 훈련시키는 상업적으로 사용되는 툴킷입니다. 무료 오픈 소스이며 사용하기 쉽습니다. 속도와 정확성, 엔터프라이즈급 품질과 함께 탁월한 확장 기능을 제공합니다. 사용자는 딥 러닝을 통해 방대한 데이터 세트 내에서 인텔리전스를 활용할 수 있습니다.

Microsoft Cognitive Toolkit은 신경망을 방향성 그래프를 통한 일련의 계산 단계로 설명합니다. 방향 그래프의 리프 노드는 입력 값 또는 네트워크 매개변수를 나타냅니다. 이 도구는 대규모 데이터 세트에서 매우 잘 작동합니다. Skype, Cortana, Bing, Xbox와 같은 Microsoft 제품은 Microsoft Cognitive Toolkit을 사용하여 업계 수준의 인공 지능을 생성합니다.

5. 케라스

Keras는 최소한의 기능만 갖춘 딥 러닝 라이브러리입니다. 빠른 실험을 가능하게 하는 데 중점을 두고 개발되었으며 Anano 및 TensorFlow와 함께 작동합니다. 주요 이점은 아이디어에서 빠른 속도를 얻을 수 있다는 것입니다.

Python으로 개발되었으며 TensorFlow 또는 Theano 위에서 실행할 수 있는 고급 신경망 라이브러리로 작동합니다. 전체 모듈성, 확장성 및 미니멀리즘을 사용하여 쉽고 빠른 프로토타이핑이 가능합니다. Keras는 컨볼루션 네트워크, 순환 네트워크, 둘 다의 콤보, 다중 입력 및 다중 출력 교육과 같은 임의 연결 체계를 지원합니다.

6. ConvNetJS

ConvNetJS를 사용하면 JavaScript를 사용하여 신경망을 공식화하고 해결할 수 있습니다. Deep Q Learning 기반의 실험적 강화 학습 모듈입니다. 다른 소프트웨어, 컴파일러, 설치 또는 GPU가 필요하지 않습니다. 다른 커뮤니티의 기여로 라이브러리가 확장되었으며 전체 코드는 MIT 라이선스에 따라 GitHub에서 사용할 수 있습니다. 이미지를 처리하기 위해 컨벌루션 네트워크를 지정하고 훈련할 수 있습니다.

7. 토치

토치는 매우 효율적인 오픈 소스 프로그램입니다. 이 과학 컴퓨팅 프레임워크는 GPU를 사용하는 기계 학습 알고리즘을 지원합니다. 동적 LuaJIT 스크립팅 언어와 기본 C/CUDA 구현을 사용합니다. 토치는 강력한 N차원 배열 기능, 인덱싱, 슬라이싱, 전치 등을 위한 많은 루틴을 가지고 있습니다. 우수한 GPU 지원을 가지고 있으며 iOS, Android 등과 함께 작동할 수 있도록 임베딩 가능합니다.

결론

그래서 여기 가장 인기 있는 최고의 딥 러닝 도구 중 일부가 있습니다. 이 기사가 딥 러닝 및 딥 러닝 소프트웨어 도구에 대한 정보를 제공할 수 있기를 바랍니다.

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