컴퓨터 세계의 복잡한 문제와 인공 지능 의 도움이 필요하다 깊은 학습 도구. 문제는 시간이 지남에 따라 변하고 분석 패턴도 변합니다. 도구에 대한 지속적인 업데이트와 문제를 해결하기 위한 새로운 관점에는 딥 러닝 도구를 다루는 실무 전문 지식과 경험이 필요합니다. 업데이트된 상위 도구 목록과 각각의 주요 기능을 검토하십시오.

딥러닝이란?

딥 러닝은 기계 학습 그리고 의 일부 인공 지능 이는 컴퓨터의 작동 학습에 중요합니다. 관련 딥 러닝 도구는 의사 결정을 위해 컴퓨터의 데이터와 패턴을 처리하는 프로그램을 큐레이팅하는 역할을 합니다. 알고리즘을 통한 예측 분석이 가능합니다.

빅 데이터 도구는 기존 시스템이 효율적으로 관리할 수 없는 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 필수적입니다. 방대한 데이터 세트를 저장, 처리 및 분석하여 귀중한 통찰력과 패턴을 추출할 수 있습니다. 기업은 이러한 도구를 활용하여 데이터 기반 의사 결정을 내리고 경쟁 우위를 확보하며 전반적인 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. 상위 10개 빅 데이터 도구는 다음과 같습니다.

1. TensorFlow
2. 케 라스
3. 파이 토치
4. OpenNN
5. CNTK
6. MX 넷
7. 딥러닝키트
8. 딥러닝4J
9. 다크 넷
10. 격자무늬ML

TensorFlow

주요 특징들:

• TensorFlow Go, Java 및 파이썬.
• 그래픽 허용 시각화
• 임베디드 및 모바일 장치를 포함하여 빌드 및 배포를 위한 모델을 포함합니다.
• 커뮤니티 도움말
• 효율적인 문서화 시설
• 허용 컴퓨터 비전, 텍스트 분류, 화상 처리, 음성 인식
• 대규모에 유용 신경망 여러 레이어로
• 분류, 이해, 생성, 발견 및 예측에 적합

케 라스

주요 특징들:

• Python에 딥 러닝 라이브러리 있음
• 웹, 모바일 장치 및 Java Virtual Machine에 적합한 모델 포함
• 확장성, 모듈성 및 미니멀리즘 제공
• 다양한 신경망 유형을 구축하기 위한 높은 수준의 추상화 제공
• Tensor 및 그래픽 처리 장치 (TPU 및 GPU)
• Theano, TensorFlow 및 CNTK 위에서 실행 가능
• 다중 입력 및 다중 출력 훈련 허용
• 데이터 증대 및 사전 처리를 위한 내장 유틸리티
• 간단하다 API, 따라서 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하고 오류에 대한 피드백을 제공합니다. 

파이 토치

주요 특징들:

• 파이 토치 또 다른 오픈 소스입니다 기계 학습 라이브러리.
• Python 개발에서 모바일 장치 배포까지 원활한 처리
• 적응 가능 C ++ 인터페이스, 낮은 대기 시간 및 고성능 애플리케이션을 허용합니다.
• 딥 러닝 모델 구현을 위한 다양한 GPU 지원 허용
• 와의 직접적인 인터페이스로 구성 ONNX 표준 ONNX 형식(Open Neural Network Exchange)
• 효율적인 개발을 위한 강력한 생태계 라이브러리 제공

OpenNN

주요 특징들:

• 신경망 생성을 위한 프로그래밍이 필요하지 않으므로 비기술 전문가에게 적합
• 속도 실행 및 메모리 할당에 효율적
• 정규화, 기능 크기 조정 및 자동 차별화를 허용합니다.
• 데이터 관리와 같은 기능을 위해 사용자 인터페이스를 쉽게 배울 수 있습니다.
• 뉴럴 디자이너 도구를 통한 손쉬운 해석
• 빠른 교육으로 시간 절약

CNTK

주요 특징들:

• CNTK(Microsoft Cognitive Toolkit)는 상업적 규모로 사용할 수 있는 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크이기도 합니다.
• C++, C 및 Python과 같은 다양한 프로그래밍 언어를 지원하고 Microsoft Azure와 통합됩니다.
• Deep-Feed Forward Neural Network, Recurrent Neural Network, Convolutional Neural Network 등 다양한 딥러닝 모델을 쉽게 결합 가능
• 모델 프로그래밍 언어 BrainScript 제공
• 서로 다른 서버 및 GPU에서 병렬화 및 차별화 자체 가능
• Java 앱에서 지원하는 평가
• 다중 지원은 감독, 강화, 비지도 학습 및 생성적 적대 네트워크와 같은 다양한 학습 방법에 제공됩니다.

MX 넷

주요 특징들:

• Apache에서 제공하는 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크 버전 7.0이 2016년에 출시되었습니다.
• 다음과 같은 다양한 기능에 적합 텍스트 분류, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 시계열
• 자동 차별화 및 기울기 최적화 기능과 함께 기호 및 명령형 프로그래밍 기능을 지원합니다.
• 교육 및 성능 최적화를 위한 Horovod 및 서버의 이중 매개 변수와의 호환성으로 입증된 효율성
• Perl, Scala, Java, C++, R, Clojure 및
• 선행 학습된 모델 포함
• 상세하고 유연한 Python API 제공
• 확장성 옵션으로 효율적

딥러닝키트

주요 특징들:

• 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크입니다.
• OS X, Apple iOS 및 tvOS와 같은 운영 체제와 호환 가능
• 컨벌루션 신경망을 사용하여 Apple 장치에서 이미지 인식 수행
• GPU 가속을 위해 Metal을 사용하고 앱 통합을 위해 Swift를 사용합니다.

딥러닝4J

주요 특징들:

• 다음과 같은 다양한 Java Virtual Machine 기반 언어를 지원합니다. 스칼라, 코틀린, 클로저, 자바
• 대용량 텍스트 세트 관리 및 벡터 공간 및 주제 모델로 NLP 작업 수행 가능
• Apache Hadoop 및 Spark에서 지원하는 클러스터 기반 교육
• 다음과 같은 다양한 구현을 수행합니다. 깊은 믿음 네트워크, 재귀 신경 텐서 네트워크, 볼츠만 머신, 워드2벡, 딥 오토인코더, 노이즈 제거 자동 인코더, doc2vecc 및 GloVe
• 전이 학습, GPU 가속 및 심층 지원 강화 학습

다크 넷

주요 특징들:

• 빠르고 설치가 용이
• CUDA 및 C의 프레임워크로 인해 우수한 성능 제공
• GPU 및 CPU 계산과 호환 가능
• 시계열 예측, 이미지 분류 및 NLP 용이
• 다양한 신경망 아키텍처 지원
• 명령줄 인터페이스 제공

 격자무늬ML

주요 특징들:

• Windows, MacOS 및 Linux와 같은 운영 체제와 통합
• 새로운 플랫폼 및 GPU에 대한 그래프 호환성 지원 포함
• 임베디드에서 새로운 프로세서까지 모듈식 하드웨어 지원 제공
• ONNX, TensorFlow 및
• 실험용으로 좋음
• Python과의 자동 차별화 및 통합 허용

딥 러닝 역할 및 급여

서로 다른 역할 처리 깊은 학습 도구 상자(예: Matlab 딥 러닝 도구 상자)와 함께 실습 기계 학습이 필요합니다. 사이 킷 학습, Keras 및 TensorFlow. 이들의 급여는 다음과 같이 표로 작성됩니다.

결론

올바른 지식을 갖춘 유능하고 숙련된 전문가에 대한 새로운 요구 사항으로 인해 숙련된 후보자를 위한 여지가 생겼습니다. 일자리를 확보하려면 정확하게 선택한 도구에 대한 정확한 경험이 필요합니다. 위에서 언급한 딥 러닝 도구는 2023년 현재 유행하는 도구 중 하나입니다. 기술 세트에 이러한 도구가 있습니까? 그렇지 않다면 딥 러닝 영역에서 배우고 빛을 발하십시오. 자신의 역량을 증명하기 위해 혁신적인 마음가짐을 사용하는 것을 잊지 마십시오.

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