2022년의 11가지 딥 러닝 소프트웨어

by

딥러닝 소프트웨어는 현대 기술 분야에서 혁명적인 변화를 주도하고 있습니다. 데이터 처리 능력과 예측 및 분류의 정확성 및 속도를 향상시켜 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다.

인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술을 활용하여 기업, 조직, 연구 시설, 그리고 대학들은 방대한 데이터에서 유의미한 정보를 추출하고 이를 기반으로 혁신적인 발전을 이루어낼 수 있게 되었습니다.

현대 사회는 삶을 편리하게 만들고 업무 효율성을 높여주는 솔루션을 요구하고 있으며, 자동화는 이러한 요구를 충족시키는 중요한 요소입니다. AI, ML, 그리고 딥러닝 기술은 이러한 요구에 부응하여 첨단 제품과 서비스를 제공합니다.

특히 딥러닝은 데이터 분석과 예측 능력을 극대화하여 비즈니스 혁신을 가속화하는 핵심적인 신기술로 자리매김하고 있습니다. 본 글에서는 딥러닝의 개념을 자세히 살펴보고, 딥러닝 도구 키트에 포함할 만한 최고의 소프트웨어들을 소개하고자 합니다.

딥러닝이란 무엇인가?

딥러닝은 인간의 두뇌 작동 방식을 모방하여 시스템이 데이터를 수집하고, 더 정확하고 신속하게 예측할 수 있도록 하는 첨단 기술입니다. 이는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 하위 분야에 속합니다. 딥러닝은 인간 두뇌의 작동 방식을 시뮬레이션하기 위해 여러 계층으로 구성된 신경망을 사용하지만, 아직 인간의 지능 수준에는 미치지 못합니다.

연구원, 엔지니어, 개발자, 그리고 다양한 기관들은 딥러닝을 사용하여 대량의 데이터에서 ‘학습’을 진행합니다. 단일 계층 신경망으로도 예측이 가능하지만, 계층을 추가할수록 정확도가 높아지고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 딥러닝은 현재 다양한 AI 및 ML 기반 서비스와 애플리케이션을 지원하며, 자동화를 강화하고 사람의 개입 없이 물리적 및 분석적 작업을 수행하는 데 중요한 역할을 합니다.

딥러닝의 작동 원리

딥러닝은 인공 신경망(ANN)을 사용하여 데이터를 분석하고 예측합니다. 신경망은 가중치, 데이터, 편향의 조합을 통해 데이터 내의 객체를 정확하게 설명, 인식, 그리고 분류하여 인간 두뇌의 작동 방식을 모방합니다.

신경망은 서로 연결된 여러 노드 레이어로 구성되어 있으며, 각 노드는 분류 또는 예측을 최적화하고 개선하는 데 기여합니다. 이러한 네트워크 내에서의 계산 진행 과정을 순방향 전파라고 합니다. 입력 레이어와 출력 레이어는 가시적인 레이어이며, 딥러닝 모델은 입력 레이어에서 데이터를 처리하고 출력 레이어에서 최종 분류 또는 예측 결과를 도출합니다.

역전파는 또 다른 중요한 방법으로, 경사하강법과 같은 알고리즘을 사용하여 예측 과정에서 발생하는 오류를 계산합니다. 그런 다음, 모델을 훈련하고 최적화하기 위해 레이어를 거꾸로 이동하면서 함수의 편향과 가중치를 조정합니다. 순방향 및 역방향 전파를 모두 활용함으로써 신경망은 매우 정확한 분류와 예측을 수행할 수 있으며, 시간이 지남에 따라 학습을 계속하여 정확도를 향상시킵니다.

딥러닝에 사용되는 신경망의 유형으로는 합성곱 신경망(CNN)과 순환 신경망(RNN) 등이 있습니다.

비즈니스 분야에서의 딥러닝 소프트웨어 활용 사례

  • 고객 서비스: 기업들은 딥러닝 기반 챗봇을 활용하여 고객 문의에 응답하고, 대화를 담당자에게 연결하며, 고객 이탈률을 예측하고 고객 행동을 분석합니다.
  • 가상 비서: Siri, Alexa, Google Assistant와 같은 가상 비서는 업무를 간소화하는 데 활용됩니다.
  • 금융 서비스: 금융 기관들은 주식 거래, 사기 탐지, 비즈니스 위험 평가, 고객 포트폴리오 관리 등에 딥러닝 기반 예측 분석을 활용합니다.
  • 법률: 법 집행 기관들은 딥러닝 알고리즘을 사용하여 거래 데이터를 분석하고, 사기 또는 범죄 패턴을 식별합니다.
  • 소프트웨어 개발: 음성 인식 및 컴퓨터 비전과 같은 기술을 활용하여 비디오, 오디오, 문서, 이미지에서 패턴을 추출하여 효율적인 애플리케이션 개발을 가능하게 합니다.
  • 산업 자동화: 딥러닝은 작업자의 안전을 위해 활용될 수 있으며, 위험한 물체와의 충돌을 감지하여 사고를 예방할 수 있습니다.

이 외에도 항공 우주, 군사, 텍스트 생성, 의료, 이미지 복원, 음성 지원 TV 리모컨, 자율 주행 자동차, 기계 번역, 약물 디자인, 생물 정보학, 기후 과학, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 딥러닝 기술이 활용되고 있습니다.

이제 시장에서 주목할 만한 딥러닝 플랫폼들을 살펴보겠습니다.

Caffe

Caffe는 Berkeley AI Research(BAIR)와 커뮤니티 기여자들이 공동으로 개발한 뛰어난 딥러닝 프레임워크입니다. 속도, 모듈성, 표현력이 뛰어나며 BSD 2-Clause 라이선스를 따릅니다.

Caffe의 표현형 아키텍처는 혁신과 적용을 촉진하며, 최적화는 하드 코딩 없이 쉽게 구성할 수 있습니다. GPU 시스템에서 훈련하기 위한 플래그를 설정하여 GPU와 CPU 간에 전환할 수 있으며, 모바일 장치 및 commodCaffe에 쉽게 배포할 수 있습니다.

확장 가능한 코드를 갖춘 Caffe는 활발한 개발을 지원합니다. 실제로 출시 첫해에 1,000명이 넘는 개발자가 Caffe를 포크하여 모델 및 코드 측면에서 최신 기술을 유지하는 데 기여했습니다. Caffe는 뛰어난 속도를 제공하여 산업 배포 및 연구 실험에 적합하며, NVIDIA K40 GPU를 사용하여 매일 6천만 개 이상의 이미지를 처리할 수 있습니다. 이는 추론을 위해 밀리초당 1개 이미지를, 학습을 위해 밀리초당 4개 이미지를 처리할 수 있음을 의미합니다. Caffe는 음성, 비전, 멀티미디어 분야에서 스타트업 프로토타입, 학술 연구 프로젝트, 대규모 산업용 애플리케이션을 지원합니다. GitHub와 Caffe-users 그룹에는 활발한 커뮤니티가 형성되어 있습니다.

Neural Designer

만약 블록 다이어그램이나 코딩 없이 AI 애플리케이션을 구축하고 싶다면 Neural Designer가 좋은 선택입니다. 이 플랫폼은 AI, 머신러닝, 딥러닝을 위한 설명 가능하고 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

Neural Designer는 데이터를 분석하여 패턴을 인식하고, 관계를 발견하고, 미래 추세를 예측하는 데 사용되는 강력한 ML 기술을 갖춘 신경망에 특화되어 있습니다. 이 모델은 입력 특징을 기반으로 출력을 근사화하고, 데이터에서 전체 가치를 추출하는 데 도움이 되도록 패턴에 범주를 할당합니다.

Neural Designer는 모델 훈련 시간을 절약할 수 있는 가장 빠른 ML 플랫폼 중 하나이며, 고성능 컴퓨팅을 통해 생산성을 높일 수 있습니다. 이 플랫폼은 엔지니어링, 에너지, 환경, 은행, 소매, 의료 등 다양한 산업 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, 요트의 유체 역학을 모델링하고 속도 및 위치에 따른 성능을 예측하는 데 사용되며, 최고 품질의 특성을 가진 콘크리트를 설계하고 정확하게 평가하는 데에도 활용됩니다. Intel, University of Sydney, Gentera, Golomt Bank를 포함한 20,000개 이상의 공공 기관, 대학, 혁신적인 기업들이 Neural Designer를 사용하여 AI 개발 노력을 지원하고 있습니다.

Keras

간단하면서도 강력하고 유연한 딥러닝 플랫폼을 원한다면, Keras가 좋은 선택입니다. 이 API는 기계가 아닌 인간을 위해 설계되었으며, 모범 사례를 사용하여 인지 부하를 줄이고 간단하고 일관된 API를 제공합니다.

Keras는 실행 가능하고 명확한 오류 메시지를 제공하여 적시에 조치를 취할 수 있도록 하며, 일반적인 사용 사례에 필요한 사용자 조작 빈도를 줄입니다. 또한 광범위한 개발자 가이드와 문서를 제공합니다. Keras는 Kaggle에서 우승한 상위 5개 팀 중 하나이며, 딥러닝에서 가장 많이 사용되는 프레임워크 중 하나입니다. NASA, NIH, CERN과 같은 조직에서 전 세계적으로 사용되고 있습니다.

Keras는 새로운 실험을 용이하게 하고 더 많은 아이디어를 시도할 수 있도록 자신감을 심어주어 경쟁에서 우위를 점하는 데 도움이 됩니다. 또한 실험 주기를 가속화할 수 있는 높은 수준의 편의성을 제공합니다. Keras는 유명한 프레임워크인 TensorFlow 2를 기반으로 구축되었으며, 대규모 GPU 클러스터 또는 전체 TPU 포드로 쉽게 확장할 수 있는 산업 수준의 프레임워크입니다. Keras와 함께 TensorFlow의 모든 장점을 활용하여 모델을 내보낼 수 있습니다.

  • JavaScript로 변환하여 브라우저에서 직접 실행
  • TF Lite로 변환하여 Android, iOS 및 기타 임베디드 장치에서 실행

또한 웹 API를 통해 Keras 모델을 제공할 수도 있습니다. Keras는 데이터 관리 및 하이퍼파라미터 튜닝에서 솔루션 배포에 이르기까지 ML 워크플로의 각 단계를 지원합니다. 사용하기 쉽기 때문에 많은 대학에서 딥러닝 학생들에게 널리 추천되는 플랫폼입니다.

H2O.ai

H2O.ai는 AI 결과를 성공적으로 가속화하고 확장하는 데 도움을 주는 플랫폼입니다. H2O AI Cloud는 복잡한 비즈니스 문제를 해결하고 새로운 혁신적인 아이디어를 발견하는 데 필요한 잠재력을 제공합니다.

H2O.ai의 포괄적인 자동화된 ML(auML) 플랫폼은 AI가 구축되고 사용되는 방식을 혁신하도록 설계되었습니다. 정확성, 투명성, 속도를 유지하면서 AI를 쉽게 사용할 수 있도록 합니다.

이 플랫폼을 사용하면 애플리케이션 및 AI 모델을 구축하고 성능 모니터링 프로세스를 간소화하며 변화하는 시나리오에 더 빠르게 적응할 수 있습니다. 또한 직관적인 AI 기반 AppStore를 사용하여 고객에게 뛰어난 솔루션을 제공함으로써 혁신을 이끌 수 있습니다. ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health를 포함한 전 세계 20,000개 이상의 조직에서 H2O.ai를 신뢰하고 있습니다. 금융, 보험, 마케팅, 의료, 통신, 소매, 제조 등 다양한 산업 분야에 서비스를 제공하고 있으며, H2O의 AI Cloud를 90일 동안 무료로 체험할 수 있습니다.

Gensim

Gensim은 인간을 위한 토픽 모델링을 제공하는 훌륭한 무료 Python 라이브러리입니다. 대규모 의미론적 NLP 모델을 훈련하고, 관련 문서를 검색하고, 텍스트를 의미론적 벡터로 표현할 수 있습니다.

Gensim을 선택해야 하는 이유는 뛰어난 속도, 플랫폼 독립성, 대용량 데이터 스트리밍, 오픈 소스, 즉시 사용 가능한 모델, 입증된 성능과 같은 강력한 기능 때문입니다.

Gensim은 Python을 기반으로 하든 그렇지 않든 벡터 임베딩 훈련에 사용할 수 있는 가장 빠른 라이브러리 중 하나입니다. 핵심 알고리즘은 견고하고 병렬화되어 있으며 최적화된 C 루틴을 사용합니다. 또한 RAM 제약 없이 데이터 스트리밍 알고리즘을 사용하여 대규모 말뭉치를 처리할 수 있습니다. Gensim은 Windows, macOS X, Linux 및 NumPy 및 Python을 지원하는 기타 플랫폼에서 실행할 수 있으며, 매주 1백만 회 이상의 다운로드와 2,600회 이상의 학술 인용을 보유한 성숙한 ML 라이브러리입니다. 수천 개의 대학과 회사에서 사용하고 있으며, GNU LGPL 라이선스로 호스팅되고 오픈 소스 커뮤니티에서 유지 관리하는 GitHub에서 소스 코드를 찾을 수 있습니다.

Gensim 커뮤니티는 Gensim-data 프로젝트를 통해 의료 및 법률과 같은 다양한 산업 분야에서 즉시 사용할 수 있는 모델을 제공합니다. 설치가 빠르기 때문에 딥러닝을 빠르게 시작할 수 있습니다.

Apache SINGA

Apache SINGA는 ML 및 딥러닝 모델의 분산 학습에 초점을 맞춘 라이브러리입니다. Apache의 최고 수준 프로젝트로, 다양한 멋진 기능과 기능을 제공합니다.

이 딥러닝 소프트웨어는 Docker, Conda, Pip 및 소스를 사용하여 쉽게 설치할 수 있습니다. Google Colab 및 GitHub의 저장소에서 다양한 딥러닝 모델 예제를 제공합니다. 또한 한 노드 또는 여러 노드의 여러 GPU에서 병렬로 데이터 학습을 지원합니다.

SINGA는 계산 그래프를 기록하고 정방향 전파가 완료된 후 역방향 전파를 자동으로 구현합니다. 또한 장치 클래스에서 메모리 최적화를 적용합니다. SINGA는 확률적 경사하강법(stochastic gradient descent), Adam, AdaGrad, RMSProp과 같은 다양한 최적화 알고리즘을 지원합니다. SINGA를 사용하면 AI 개발자는 ONNX 형식 모델을 로드하고 SINGA API를 통해 지정된 모델을 ONNX 형식으로 저장할 수 있으므로 다양한 도구 및 라이브러리에서 모델을 활용할 수 있습니다. 또한 계산 그래프에서 버퍼링된 각 연산자를 프로파일링할 수 있으며, 반정밀도를 지원하여 더 적은 GPU 메모리 소비, 더 빠른 학습, 더 큰 네트워크 사용과 같은 이점을 제공합니다.

SINGA는 사용자 친화적인 인터페이스와 잘 설계된 기술 스택으로 구성되어 있어 사용 편의성을 높입니다. Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData를 포함한 전 세계 다양한 회사와 조직에서 사용하고 있습니다.

PyTorch

PyTorch는 연구 프로토타입에서 프로덕션 배포에 이르기까지 프로세스 속도를 높일 수 있는 오픈 소스 ML 프레임워크입니다. TorchScript를 사용하여 즉시 실행 가능한 모델을 생성할 수 있으며 연구 및 생산 환경 모두에서 확장 가능하고 최적화된 분산 학습을 제공합니다. NLP 및 컴퓨터 비전 등의 개발 프로세스를 지원하기 위해 Captum, skorch, PyTorch Geometric과 같은 풍부한 라이브러리 및 도구 세트를 제공합니다.

PyTorch는 AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure와 같은 주요 클라우드 서비스와 호환되어 쉬운 확장과 원활한 개발을 지원합니다. Anaconda와 같은 지원되는 패키지 관리자를 선택하고 기본 설정을 선택한 후 설치 명령을 실행하여 PyTorch를 쉽게 시작할 수 있습니다. 이 인기 있는 프레임워크는 Salesforce, Stanford University, Amazon Advertising을 포함한 전 세계 대학과 기업에서 사용되고 있습니다.

MATLAB

목록에 있는 또 다른 주목할 만한 이름은 MATLAB입니다. MathWorks에서 제공하는 이 뛰어난 수치 컴퓨팅 및 프로그래밍 플랫폼은 수백만 명의 과학자, 엔지니어, 학생들이 데이터를 분석하고, 모델을 만들고, 알고리즘을 개발하는 데 사용하고 있습니다.

MATLAB은 배열 및 행렬 수학을 직접 표현하는 컴퓨터 프로그래밍 언어로, 반복적인 설계 및 분석 프로세스에 최적화된 데스크톱 환경을 제공합니다. 또한 실행 가능한 노트북에서 코드, 서식이 지정된 텍스트, 출력을 결합하는 스크립트를 생성하는 라이브 편집기가 포함되어 있습니다.

MATLAB 도구 상자는 완벽하게 문서화되고 전문적으로 구축되었으며 엄격한 테스트를 거쳤습니다. 애플리케이션을 사용하면 다양한 알고리즘이 데이터와 함께 작동하는 방식을 시각화하고 원하는 결과를 얻을 때까지 반복할 수 있습니다. 또한, 작업을 자동화하거나 MATLAB 프로그램을 자동으로 생성합니다. 코드를 다시 작성하거나 빅 데이터 프로그래밍을 배우지 않고도 간단한 코드 수정으로 분석된 작업을 확장할 수 있습니다. MATLAB의 주요 기능은 다음과 같습니다.

  • 데이터 분석: 데이터 모델링, 탐색, 분석
  • 그래픽: 데이터 탐색 및 시각화
  • 프로그래밍: 스크립트, 클래스, 함수 생성
  • 애플리케이션 구축: 웹 및 데스크톱 애플리케이션 생성
  • 외부 언어 인터페이스: Java, Python, Fortran, C/C++ 등과 함께 MATLAB 활용
  • 하드웨어: 모든 하드웨어에 연결 및 실행
  • 병렬 컴퓨팅: 멀티 코어 데스크톱, 클라우드, GPU 및 클러스터와 병렬로 대규모 계산 및 시뮬레이션 실행
  • 배포: 웹 및 데스크톱에 빌드 배포 및 프로그램 공유
  • 클라우드: MathWorks Cloud에서 Azure 및 AWS와 같은 다양한 퍼블릭 클라우드로 클라우드에서 MATLAB 실행

이 외에도 MATLAB 알고리즘을 HDL, CUDA 및 C/C++로 자동 변환하고 임베디드 프로세스 또는 ASIC/FPGA에서 실행할 수 있습니다. 또한 모델 기반 설계를 지원하는 Simulink와 통합하여 이미지 처리, 컴퓨터 비전, 제어 시스템, 예측 유지 관리, 로봇 공학, 신호 처리, 무선 통신, 테스트, 측정 등에 MATLAB을 사용할 수 있습니다.

TensorFlow

TensorFlow는 엔드 투 엔드 오픈 소스 머신러닝 플랫폼입니다. 연구원과 개발자가 ML 기반 애플리케이션을 쉽게 만들고 배포할 수 있도록 광범위하고 유연한 도구, 커뮤니티 리소스, 라이브러리 모음을 제공합니다. Keras와 같은 직관적이고 높은 수준의 API를 사용하여 ML 모델을 개발, 훈련, 반복, 디버깅할 수 있습니다. 사용하는 프로그래밍 언어에 관계없이 온프레미스, 브라우저, 온디바이스 또는 클라우드에 ML 모델을 배포할 수 있습니다.

TensorFlow는 아이디어를 완전한 모델로 전환하고 빠르게 게시할 수 있는 간단한 아키텍처를 제공합니다. 또한 일반적인 ML 문제를 해결하는 데 도움이 되는 간단한 연습을 제공합니다. 이 딥러닝 소프트웨어는 기업 및 개발자가 호흡기 질환 감지, 인권 정보 접근과 같은 실제 문제를 해결하는 데 사용됩니다. Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare 등의 기업이 TensorFlow를 사용하여 혁신을 주도하고 있습니다.

Chainer

직관적이고 강력하며 유연한 프레임워크를 찾고 있다면 Chainer가 좋은 선택입니다. Chainer는 신경망을 위한 프레임워크로, 딥러닝 구현과 알고리즘 간의 격차를 해소하는 데 도움을 줍니다. CUDA 계산을 지원하고 GPU를 사용하는 데 필요한 코드가 적으며, 다른 GPU에서 매우 쉽게 실행할 수 있습니다.

Chainer는 배치당 아키텍처와 함께 피드 포워드 네트워크, 순환 네트워크, 합성곱 네트워크, 재귀 네트워크 등 다양한 네트워크 아키텍처를 지원합니다. 순방향 계산에는 역방향 전파 기능이 있는 Python 제어 흐름 문이 포함되어 있어 코드를 쉽게 디버그하고 직관적으로 만들 수 있습니다.

Mipar

Mipar 역시 뛰어난 딥러닝 소프트웨어입니다. 이 소프트웨어를 사용하면 새로운 이미지의 특징을 추적하고 저장된 추적을 사용하여 패턴을 인식하고 통찰력을 얻을 수 있습니다. 또한 새로운 이미지에서 모델을 실행하여 복잡한 특징을 발견할 수도 있습니다.

주요 사용 사례로는 곡물 감지, 딥러닝 기반 감지, 기공 세포 감지 등이 있습니다. Mipar는 작동 방식을 이해하는 데 도움이 되는 무료 평가판을 제공합니다.

결론

딥러닝은 음성 인식, 예측 지능, 데이터 분석과 같은 제품을 통해 기술에 익숙한 현대 사회의 요구를 신속하고 정확하게 충족시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이 글에서 소개된 딥러닝 소프트웨어를 활용하여 혁신을 주도하고 그 혜택을 누리시기 바랍니다.

아래에서 본 기사의 비디오 버전을 시청하실 수 있습니다.
좋아요와 구독 부탁드립니다. koreantech.org 유튜브 채널.