10대 최고의 머신 러닝 소프트웨어(2026년 XNUMX월)

1. Azure 기계 학습 

Microsoft Azure는 Azure Machine Learning이라는 기계 학습을 위한 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. 기계 학습 수명주기를 위한 엔드 투 엔드 솔루션을 제공하여 데이터 과학자, ML 엔지니어 및 개발자가 기계 학습 모델을 대규모로 구축, 교육, 배포 및 관리할 수 있도록 합니다. Azure Machine Learning은 다른 Azure 서비스와 통합되고 널리 사용되는 오픈 소스 프레임워크를 지원하므로 ML 프로젝트를 위한 다양하고 강력한 도구가 됩니다.

Azure Machine Learning을 통해 사용자는 다양한 기능에 액세스하여 워크플로를 간소화할 수 있습니다. 공유 노트북 및 실험 추적과 같은 도구를 사용하여 팀이 ML 프로젝트에서 함께 작업할 수 있는 협업 환경을 제공합니다. 또한 이 플랫폼은 정확한 모델을 신속하게 생성하기 위한 자동화된 기계 학습 기능, 모델 관리 및 배포를 위한 MLOps 기능, 모델이 공정하고 투명하도록 보장하는 책임 있는 AI 기능을 제공합니다.

Azure Machine Learning의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• PyTorch, TensorFlow, scikit-learn과 같은 오픈 소스 프레임워크에 대한 광범위한 지원
• 광범위한 데이터 과학 전문 지식 없이도 고품질 모델을 빠르게 구축할 수 있는 자동화된 기계 학습
• 협업, 재현성, 효율적인 모델 배포 및 모니터링을 위한 MLOps 도구
• 엔터프라이즈급 보안을 위해 가상 네트워크, Azure Key Vault, 컨테이너 레지스트리 등 Azure 보안 기능과 통합
• 훈련 및 추론 워크로드를 위한 CPU 및 GPU 클러스터를 포함한 유연한 컴퓨팅 옵션

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2. 구글 클라우드 버텍스 AI

Google Cloud Vertex AI는 머신러닝 모델을 구축하고 배포하기 위한 포괄적인 플랫폼입니다. Google의 AI 서비스를 간소화된 엔드 투 엔드 환경으로 통합하여 머신러닝 워크플로를 간소화합니다. Vertex AI는 Gemini와 같은 대규모 언어 모델 개발에 중요한 역할을 했던 TPU 및 트랜스포머 아키텍처와 같은 Google의 최첨단 기술을 활용합니다.

Vertex AI의 핵심 강점 중 하나는 Gemini 모델을 통해 입증된 고유한 멀티모달 기능입니다. Gemini는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 동시에 처리하고 추론할 수 있어 텍스트 프롬프트를 기반으로 비디오의 특정 순간을 식별하거나 텍스트와 이미지가 결합된 복잡한 멀티모달 프롬프트를 이해하는 등의 고급 기능을 지원합니다. 이러한 멀티모달 접근 방식은 고객 서비스 챗봇부터 스포츠 하이라이트 식별, 심지어 코드 변환 및 재무 문서 분석과 같은 복잡한 작업에 이르기까지 광범위한 실용적인 응용 분야를 제공합니다.

Google Cloud Vertex AI의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 처리가 가능한 최첨단 멀티모달 모델 Gemini
• 초보자를 위한 AutoML을 통해 사용자는 최소한의 코딩 경험으로 고품질 모델을 생성할 수 있습니다.
• PyTorch, TensorFlow, XGBoost와 같은 널리 사용되는 프레임워크를 지원하는 전문가를 위한 맞춤형 모델 교육
• 훈련된 모델을 실시간 API로 또는 일괄 예측을 위해 원활하게 배포
• 데이터 관리를 위한 Cloud Storage 및 리소스 집약적인 교육을 위한 Compute Engine과 같은 Google Cloud 서비스와의 통합

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3. 아마존 세이지 메이커

Amazon SageMaker는 데이터 과학자와 개발자가 모든 규모의 기계 학습 모델을 빠르고 쉽게 구축, 교육 및 배포할 수 있도록 지원하는 완전관리형 기계 학습 플랫폼입니다. 탐색 및 분석을 위해 데이터 소스에 쉽게 액세스할 수 있는 통합 Jupyter 저작 노트북 인스턴스를 제공하므로 PyTorch, TensorFlow 및 scikit-learn과 같은 널리 사용되는 프레임워크를 사용하여 기계 학습 모델을 구축할 수 있습니다.

SageMaker의 주요 강점 중 하나는 데이터 준비부터 모델 구축, 학습, 튜닝, 배포까지 머신러닝 워크플로 전체를 지원할 수 있다는 것입니다. 데이터 준비를 위한 SageMaker Data Wrangler, 모델 반복 추적을 위한 SageMaker Experiments, 학습 문제 식별을 위한 SageMaker Debugger, 개념 드리프트 감지를 위한 SageMaker Model Monitor 등 각 단계에 맞춰 특별히 개발된 도구를 제공합니다. SageMaker는 또한 자동 모델 구축을 위한 Autopilot, 모델 설명 및 편향 감지를 위한 SageMaker Clarify와 같은 고급 기능도 제공합니다.

Amazon SageMaker의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 데이터 라벨링 및 준비부터 모델 구축, 교육, 튜닝, 배포, 모니터링까지 전체 ML 워크플로를 포괄하는 광범위한 ML 도구 세트
• 모든 규모의 교육 및 추론 워크로드를 처리할 수 있도록 원활하게 확장되는 완전 관리형 인프라
• PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 등과 같은 널리 사용되는 오픈 소스 프레임워크 지원
• 광범위한 데이터 과학 전문 지식 없이도 고품질 모델을 신속하게 구축하기 위한 SageMaker Autopilot을 통한 자동화된 기계 학습
• Amazon DataZone과 통합하여 인프라, 데이터 자산 및 ML 프로젝트 전반에 걸쳐 ML 거버넌스를 간소화합니다.

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4. 파이 토치

PyTorch는 페이스북 AI 연구실(현재 Meta)에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크입니다. 동적 계산 그래프를 통해 신경망 및 기타 머신러닝 모델을 유연하고 효율적으로 개발할 수 있는 것으로 유명합니다. PyTorch는 사용성과 속도에 중점을 두고 모델 구축 및 학습을 위한 고수준 인터페이스를 제공합니다.

PyTorch의 주요 장점 중 하나는 명령형 프로그래밍 스타일로, 개발자가 더욱 자연스럽고 직관적인 방식으로 코드를 작성할 수 있도록 합니다. 덕분에 정적 계산 그래프를 사용하는 프레임워크에 비해 모델 디버깅, 수정 및 실험이 더욱 쉬워집니다. PyTorch는 또한 GPU 가속, 분산 학습 및 모바일 배포를 강력하게 지원합니다.

PyTorch의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 유연하고 효율적인 모델 개발을 위한 동적 계산 그래프
• 쉽게 디버깅하고 실험할 수 있는 명령형 프로그래밍 스타일
• 일반적인 신경망 계층 및 작업을 위해 사전 구축된 모듈 및 기능으로 구성된 광범위한 라이브러리
• 역전파 중 기울기 계산을 위한 자동 미분
• torch.distributed 모듈을 사용하여 여러 GPU 및 시스템에 걸친 분산 교육 지원

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5. 다테 쿠

Dataiku는 조직이 대규모로 데이터 과학 및 AI 프로젝트를 구축하고 제공할 수 있도록 지원하는 선도적인 AI 및 기계 학습 플랫폼입니다. 데이터 전문가가 AI 및 분석 애플리케이션을 설계, 배포, 통제 및 관리할 수 있는 협업 엔드 투 엔드 환경을 제공합니다.

Dataiku의 주요 강점 중 하나는 조직 전체에 AI를 민주화하는 능력입니다. 다양한 기술 수준을 가진 사람들이 데이터 프로젝트에 참여할 수 있도록 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 비즈니스 분석가는 시각적 도구와 사전 구축된 구성 요소를 활용하여 데이터를 준비하고, 모델을 구축하고, 인사이트를 도출할 수 있으며, 고급 데이터 과학자는 코드를 사용하고 선호하는 라이브러리 및 프레임워크와 통합할 수 있습니다.

Dataiku의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 데이터 준비부터 모델 배포 및 모니터링까지 전체 데이터 파이프라인을 위한 협업 중앙 집중식 플랫폼
• 드래그 앤 드롭 구성 요소와 사전 구축된 레시피를 사용한 데이터 준비, 모델 구축 및 분석을 위한 시각적 인터페이스
• 고급 사용자 및 복잡한 사용 사례를 위한 SQL, Python, R 및 Scala 코딩 지원
• 모델 구축 및 최적화를 가속화하는 AutoML 기능
• 프로덕션 환경에서 간소화된 모델 배포, 모니터링 및 관리를 위한 MLOps 기능

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6. 신경 디자이너

Neural Designer는 신경망의 성능을 활용하여 고급 데이터 분석 작업을 수행하는 포괄적인 기계 학습 소프트웨어 도구입니다. Artelnics가 개발한 Neural Designer는 데이터 입력, 모델 구축 및 결과 해석 프로세스를 단순화하는 사용자 친화적인 그래픽 인터페이스를 제공합니다. 함수 회귀, 패턴 인식, 시계열 예측, 자동 인코딩을 포함한 광범위한 애플리케이션을 처리하도록 설계되었습니다.

Neural Designer의 주요 강점 중 하나는 여러 비선형 레이어가 포함된 심층 아키텍처를 구현하여 데이터 내의 복잡한 패턴과 관계를 발견할 수 있다는 것입니다. 소프트웨어는 데이터 세트를 입력으로 사용하고 명시적인 수학적 표현으로 표현될 수 있는 예측 모델을 출력으로 생성합니다. 이 모델은 다른 응용 프로그램에 통합하기 위해 다양한 컴퓨터 언어나 시스템으로 쉽게 내보낼 수 있습니다.

Neural Designer의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 효율적인 데이터 입력 및 결과 해석을 위한 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스
• 무제한 레이어와 다양한 활성화 기능을 갖춘 심층 신경망 아키텍처 지원
• 다양한 크기의 데이터세트에 대한 모델 학습을 위한 광범위한 최적화 알고리즘
• 최적의 네트워크 아키텍처를 찾기 위한 증분 순서 및 기능 중요도에 대한 입력 선택 알고리즘과 같은 자동화된 모델 선택 도구
• 혼동 행렬, ROC 곡선, 누적 이득 및 리프트 차트 등을 포함한 포괄적인 테스트 및 분석 기능

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7. 아나콘다

Anaconda는 데이터 과학, 기계 학습 및 대규모 데이터 처리를 위한 Python 및 R 프로그래밍 언어의 인기 있는 오픈 소스 배포판입니다. NumPy, pandas, scikit-learn 및 TensorFlow와 같은 인기 라이브러리를 포함하여 7,500개 이상의 패키지로 구성된 포괄적인 컬렉션을 제공하여 패키지 관리 및 배포를 단순화하는 것을 목표로 합니다.

Anaconda의 주요 장점 중 하나는 각 프로젝트에 대해 격리된 환경을 생성하여 각 프로젝트가 고유한 종속성과 패키지를 갖도록 보장하는 기능입니다. 이 기능은 서로 다른 버전의 라이브러리 간 충돌을 방지하고 재현성을 높이는 데 도움이 됩니다. Anaconda에는 사용자 친화적인 그래픽 인터페이스인 Anaconda Navigator가 포함되어 있어 사용자가 명령줄 명령을 사용하지 않고도 애플리케이션을 실행하고 패키지와 환경을 관리할 수 있습니다.

Anaconda의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 데이터 과학, 기계 학습 및 데이터 시각화를 위한 7,500개 이상의 오픈 소스 패키지로 구성된 포괄적인 컬렉션
• 패키지 및 종속성을 쉽게 설치, 관리 및 배포할 수 있는 Conda 패키지 및 환경 관리자
• 패키지 충돌을 방지하고 재현성을 보장하기 위해 다양한 프로젝트에 대한 격리된 환경을 생성하는 기능
• 명령줄 상호 작용 없이 패키지와 환경을 관리하기 위한 Anaconda Navigator 그래픽 사용자 인터페이스
• Windows, macOS, Linux를 포함한 다양한 플랫폼 지원

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8. H2O

H2O.ai는 주요 기계 학습 워크플로우를 자동화하기 위한 포괄적인 플랫폼을 제공하여 사용자가 광범위한 데이터 과학 전문 지식 없이도 세계적 수준의 AI 모델 및 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있도록 합니다.

H2O AI 클라우드는 H2O의 데이터 과학 및 AI 서비스를 하나의 통합 플랫폼으로 통합합니다. 분산 머신 러닝을 위한 H3O-2, 자동화된 머신 러닝을 위한 H2O Driverless AI, 노코드 딥 러닝을 위한 H2O Hydrogen Torch, 지능형 문서 처리를 위한 H2O Document AI, 로우코드 AI 앱 개발을 위한 HXNUMXO Wave, 그리고 피처 스토어 및 MLOps를 위한 추가 기능이 포함되어 있습니다.

H2O.ai의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• H2O-3: 분류, 회귀, 클러스터링 등을 위한 광범위한 알고리즘을 제공하는 오픈 소스 분산 기계 학습 플랫폼입니다.
• H2O 무인 AI: 기능 엔지니어링, 모델 튜닝, 모델 선택과 같은 주요 기계 학습 작업을 자동화하여 매우 정확한 모델을 신속하게 구축하는 수상 경력이 있는 AutoML 플랫폼
• H2O 파: 풍부한 AI 애플리케이션과 대화형 대시보드를 빠르게 개발하기 위한 로우 코드 프레임워크
• Snowflake 기본 앱 및 Snowpark 컨테이너 서비스를 활용하여 단순화된 데이터 액세스 및 처리를 위해 Snowflake와 통합
• 완전 관리형 클라우드 및 하이브리드 클라우드 환경을 포함한 유연한 배포 옵션

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9. TensorFlow

TensorFlow는 다양한 작업에 걸쳐 데이터 흐름 및 차별화 가능한 프로그래밍을 위해 Google에서 개발한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 기호 수학 라이브러리로 신경망과 같은 기계 학습 애플리케이션에 널리 사용됩니다. TensorFlow는 연구자가 ML의 최첨단 기능을 활용하고 개발자가 ML 기반 애플리케이션을 구축 및 배포할 수 있도록 하는 도구, 라이브러리, 커뮤니티 리소스로 구성된 유연한 생태계를 제공합니다.

TensorFlow의 주요 장점 중 하나는 여러 CPU, GPU 또는 TPU에 분산 학습을 수행하여 대규모 머신러닝 모델을 개발할 수 있다는 것입니다. 또한 모델 시각화, 디버깅 및 최적화를 위한 풍부한 도구를 제공합니다. 2.0년에 출시된 TensorFlow 2019은 즉시 실행(eager execution)을 기본으로 도입하여 모델 개발 프로세스를 간소화하고, 특히 초보자에게 더욱 직관적인 환경을 제공합니다.

TensorFlow의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 높은 수준의 신경망 API를 위한 Keras 통합으로 빠른 프로토타이핑과 손쉬운 모델 구축이 가능합니다.
• 즉각적인 반복과 직관적인 디버깅을 위한 즉시 실행
• 여러 CPU, GPU 또는 TPU에 대한 분산 교육 지원
• 대화형 시각화를 통한 시각적 모델 검사 및 이해를 위한 TensorBoard
• 모바일 및 임베디드 장치에 모델을 배포하기 위한 TensorFlow Lite

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10. 아파치 마하우트

Apache Mahout은 Apache Software Foundation에서 개발한 오픈 소스 기계 학습 라이브러리입니다. Apache Hadoop 및 Apache Spark와 같은 분산 컴퓨팅 프레임워크를 사용하여 대규모 데이터 세트에서 확장 가능하고 실행할 수 있도록 설계된 다양한 기계 학습 알고리즘을 제공합니다.

Mahout은 Apache Lucene의 하위 프로젝트로 시작하여 클러스터링, 분류, 협업 필터링과 같은 기계 학습 작업에 중점을 두었습니다. 시간이 지남에 따라 더 광범위한 알고리즘 세트를 지원하도록 발전했으며 Hadoop MapReduce에서 Spark와 같은 보다 효율적인 분산 컴퓨팅 엔진으로 초점을 옮겼습니다.

Apache Mahout의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 효율적이고 확장 가능한 기계 학습 알고리즘을 작성하기 위한 분산 선형 대수 프레임워크 및 수학적으로 표현되는 Scala DSL
• 대규모 데이터 세트의 분산 처리를 위해 Apache Spark, Apache Flink 및 H2O와의 통합
• 사용자 기반 및 항목 기반 접근 방식, 행렬 분해 등을 포함한 추천 시스템 구축을 위한 협업 필터링 알고리즘
• k-평균, 퍼지 k-평균, 스트리밍 k-평균, 스펙트럼 클러스터링과 같은 클러스터링 알고리즘
• 로지스틱 회귀, Naive Bayes, Random Forest, Hidden Markov 모델과 같은 분류 알고리즘

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ML 소프트웨어를 고려해야 하는 이유

의 진화 기계 학습 소프트웨어는 조직이 비즈니스의 거의 모든 측면에 접근하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 이러한 도구는 데이터 과학자와 개발자가 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 기타 여러 분야의 복잡한 문제를 해결할 수 있는 정교한 기계 학습 모델을 만들 수 있도록 지원합니다. 지도 학습부터 비지도 기계 학습까지, 이러한 플랫폼을 통해 사용할 수 있는 알고리즘과 기술의 범위는 방대하고 지속적으로 확장되고 있습니다.

기계 학습 도구는 신경망 및 딥 러닝과 같은 고급 기술에 대한 액세스를 민주화했습니다. 데이터 흐름 그래프 생성을 단순화하고, 기계 학습 프로젝트 개발을 간소화하며, 기계 학습 모델 교육 및 배포를 위한 강력한 환경을 제공합니다. 조직이 단일 기계 학습 알고리즘을 구현하든 전체 기계 학습 시스템을 구축하든 이러한 소프트웨어 솔루션은 혁신을 추진하는 데 필요한 유연성과 성능을 제공합니다.

기계 학습 기술이 계속 발전함에 따라 이러한 도구는 더욱 정교해지고 사용자 친화적이 될 것으로 예상됩니다. 데이터 과학자가 기계 학습 알고리즘을 선택하고 최적화하는 데 도움이 되는 보다 자동화된 기능을 통합하여 기계 학습의 힘을 활용하려는 조직의 진입 장벽을 더욱 낮출 것입니다. 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 기반 의사 결정의 미래는 본질적으로 이러한 강력한 기계 학습 소프트웨어 플랫폼의 지속적인 개발 및 채택과 연결되어 있습니다.