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머신 러닝(Machine Learning, ML)은 오늘날 비즈니스 성공의 중요한 원동력이 되었습니다. 이 기술은 데이터를 분석하고 패턴을 식별하여 명시적인 인간의 프로그래밍 없이 기계가 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 합니다. ML 채택이 증가함에 따라 다양한 머신 러닝 라이프 사이클의 측면을 지원하는 전문 소프트웨어 도구가 등장했습니다.
이러한 ML 소프트웨어 플랫폼은 종합적인 종단간 솔루션에서 특정 산업 또는 작업을 위한 전문 도구에 이르기까지 다양합니다.它们는 일반 데이터 분석이나 회계 또는 채용과 같은 맞춤형 애플리케이션을 위한 머신 러닝 기능을 구현하는 것을 포함하여 조직이 머신 러닝 기능을 구현할 수 있도록 합니다.
이 기사에서는 주요 머신 러닝 소프트웨어 옵션을 검토하고, 주요 기능과 강점을 강조합니다.
1. Azure Machine Learning
Microsoft (MSFT ) Azure는 Azure Machine Learning이라는 머신 러닝을 위한 종합적인 플랫폼을 제공합니다. 이는 데이터 과학자, ML 엔지니어 및 개발자가 대규모로 머신 러닝 모델을 구축, 학습, 배포 및 관리할 수 있는 종단간 솔루션을 제공합니다. Azure Machine Learning은 다른 Azure 서비스와 통합되며 인기 있는 오픈 소스 프레임워크를 지원하여 ML 프로젝트를 위한 다재다능하고 강력한 도구입니다.
Azure Machine Learning을 사용하면 사용자가 워크플로를 간소화할 수 있는 다양한 기능과 기능에 액세스할 수 있습니다. 팀이 ML 프로젝트에서 함께 작업할 수 있는 협업 환경을 제공하며, 공유 노트북 및 실험 추적과 같은 도구가 포함됩니다. 플랫폼은 또한 빠른 정확한 모델을 생성하기 위한 자동화된 머신 러닝 기능, 모델 관리 및 배포를 위한 MLOps 기능 및 모델이 공정하고 투명한지 확인하기 위한 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 없이 높은 품질의 모델을 빠르게 구축하기 위한 자동화된 머신 러닝
- 협업, 재현성 및 효율적인 모델 배포 및 모니터링을 위한 MLOps 도구
- 가상 네트워크, Azure Key Vault 및 컨테이너 레지스트리와 같은 Azure 보안 기능과의 통합을 통해 기업급 보안
- 학습 및 추론 워크로드를 위한 유연한 컴퓨팅 옵션, CPU 및 GPU 클러스터 포함
2. Google Cloud Vertex AI
Google Cloud Vertex AI는 머신 러닝 모델을 구축 및 배포하기 위한 종합적인 플랫폼입니다. Google의 AI 오퍼레이션을 스트림라인된 종단간 환경으로 통합하여 머신 러닝 워크플로를 간소화합니다. Vertex AI는 Google의 최신 기술을 활용하여 대규모 언어 모델과 같은 Gemini를 개발하는 데 중요한 역할을 했습니다.
Vertex AI의 주요 강점 중 하나는 네이티브 멀티모달 기능입니다. Gemini 모델은 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오를 동시에 처리하고 理解할 수 있어 고객 서비스 챗봇, 스포츠 하이라이트 식별 및 코드 변환과 같은 고급 기능을 가능하게 합니다.
Google Cloud Vertex AI의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오를 처리할 수 있는 최첨단 멀티모달 모델인 Gemini
- 초기 사용자를 위한 AutoML, 최소한의 코딩 경험으로 고품질 모델 생성
- 전문가용 맞춤형 모델 훈련, PyTorch, TensorFlow 및 XGBoost와 같은 인기 있는 프레임워크 지원
- 훈련된 모델을 실시간 API 또는 배치 예측으로 무손실 배포
- 데이터 관리를 위한 Cloud Storage 및 리소스 집약적인 훈련을 위한 Compute Engine와 같은 Google Cloud 서비스와의 통합
3. Amazon SageMaker
Amazon (AMZN ) SageMaker는 데이터 과학자와 개발자가 대규모로 머신 러닝 모델을 빠르고 쉽게 구축, 훈련 및 배포할 수 있는 완전 관리되는 머신 러닝 플랫폼입니다. 데이터 원본에 대한 쉽게 액세스할 수 있는 통합 저작 노트북 인스턴스를 제공하여 PyTorch, TensorFlow 및 scikit-learn과 같은 인기 있는 프레임워크를 사용하여 머신 러닝 모델을 구축할 수 있습니다.
SageMaker의 주요 강점 중 하나는 데이터 준비에서 모델 구축, 훈련, 조정 및 배포에 이르기까지 머신 러닝 워크플로의 모든 단계를 지원하는 것입니다. 각 단계에 맞춤형 도구를 제공합니다. SageMaker는 또한 자동 모델 구축을 위한 Autopilot, 모델 설명 가능성 및 편향 감지를 위한 SageMaker Clarify와 같은 고급 기능을 제공합니다.
Amazon SageMaker의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 데이터 라벨링 및 준비에서 모델 구축, 훈련, 조정 및 배포에 이르기까지 머신 러닝 워크플로를 위한 광범위한 도구 세트
- 任何 규모의 훈련 및 추론 워크로드를 처리할 수 있는 완전 관리형 인프라
- PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 및 기타 인기 있는 오픈 소스 프레임워크 지원
- 광범위한 데이터 과학 전문 지식 없이 고품질 모델을 빠르게 구축하기 위한 자동화된 머신 러닝
- 인프라, 데이터 자산 및 머신 러닝 프로젝트를 위한 ML 거버넌스를 간소화하기 위한 Amazon DataZone과의 통합
4. PyTorch
PyTorch는 Facebook의 AI 연구소(Meta)에서 개발한 오픈 소스 머신 러닝 프레임워크입니다. 동적 컴퓨팅 그래프로 유명하며, 이는 신경망 및 기타 머신 러닝 모델의 유연하고 효율적인 개발을 가능하게 합니다. PyTorch는 모델 구축 및 훈련을 위한 높은 수준의 인터페이스를 제공하며, 사용성과 속도에 중점을 둡니다.
PyTorch의 주요 강점 중 하나는 명령형 프로그래밍 스타일입니다. 이는 개발자가 더 자연스럽고 직관적인 방식으로 코드를 작성할 수 있도록 합니다. 이는 정적 컴퓨팅 그래프를 사용하는 프레임워크보다 모델을 디버깅, 수정 및 실험하기가 더 쉽습니다. PyTorch는 또한 강력한 GPU 가속, 분산 훈련 및 모바일 배포 지원을 제공합니다.
PyTorch의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 유연하고 효율적인 모델 개발을 위한 동적 컴퓨팅 그래프
- 쉽게 디버깅 및 실험할 수 있는 명령형 프로그래밍 스타일
- 공통 신경망 레이어 및 작업을 위한 광범위한 사전 구축 모듈 및 함수 라이브러리
- 역전파 중에 그래디언트 계산을 위한 자동 미분
- 다중 GPU 및 머신에서 분산 훈련을 위한 torch.distributed 모듈 지원
5. Dataiku
Dataiku는 조직이 데이터 과학 및 AI 프로젝트를 대규모로 구축 및 제공할 수 있는 선도적인 AI 및 머신 러닝 플랫폼입니다. 데이터 전문가가 AI 및 분석 애플리케이션을 설계, 배포, 거버넌스 및 관리할 수 있는 협업적인 종단간 환경을 제공합니다.
Dataiku의 주요 강점 중 하나는 조직 전체에서 AI를 민주화하는 것입니다. 기술적인 숙련도에 관계없이 데이터 프로젝트에 참여할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 비즈니스 분석가는 데이터를 준비하고 모델을 구축하며 통찰력을 얻기 위해 시각적 도구와 사전 구축된 구성 요소를 사용할 수 있으며, 고급 데이터 과학자는 코드를 사용하고 좋아하는 라이브러리 및 프레임워크와 통합할 수 있습니다.
Dataiku의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 데이터 준비에서 모델 배포 및 모니터링까지 중앙 집중식 플랫폼
- 데이터 준비, 모델 구축 및 분석을 위한 드래그 앤 드롭 구성 요소 및 사전 구축된 레시피가 포함된 시각적 인터페이스
- 고급 사용자를 위한 SQL, Python, R 및 Scala와 같은 코드 작성 지원
- 모델 구축 및 최적화를 가속화하기 위한 AutoML 기능
- 프로덕션 환경에서 모델 배포, 모니터링 및 관리를 위한 MLOps 기능
6. Neural Designer
Neural Designer는 신경망의 강력함을 활용하여 고급 데이터 분석 작업을 수행할 수 있는 종합적인 머신 러닝 소프트웨어 도구입니다. Artelnics에서 개발한 Neural Designer는 데이터 입력, 모델 구축 및 결과 해석을 단순화하는 사용자 친화적인 그래픽 인터페이스를 제공합니다. 함수 회귀, 패턴 인식, 시계열 예측 및 오토인코딩과 같은 광범위한 애플리케이션을 처리하도록 설계되었습니다.
Neural Designer의 주요 강점 중 하나는 여러 비선형 레이어를 갖춘 깊은 아키텍처를 구현할 수 있는 것입니다. 이는 데이터 내에서 복잡한 패턴 및 관계를 발견할 수 있습니다. 소프트웨어는 데이터 세트를 입력으로 받아 예측 모델을 출력으로 생성하며, 이는 명시적인 수학적 표현으로 나타낼 수 있습니다. 이 모델은 쉽게 다양한 컴퓨터 언어 또는 시스템으로 내보내어 다른 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.
Neural Designer의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 데이터 입력 및 결과 해석을 위한 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스
- 다양한 활성화 함수를 갖춘 무제한 레이어를 갖춘 깊은 신경망 아키텍처 지원
- 다양한 데이터 세트 크기에 대한 모델 훈련을 위한 광범위한 최적화 알고리즘
- 최적 네트워크 아키텍처를 찾기 위한 증분 순서와 같은 자동 모델 선택 도구 및 기능 중요도에 대한 입력 선택 알고리즘
- 혼동 행렬, ROC 곡선, 누적 이익 및 리프트 차트 등을 포함한 완전한 테스트 및 분석 기능
7. Anaconda
Anaconda는 데이터 과학, 머신 러닝 및 대규모 데이터 처리를 위한 Python 및 R 프로그래밍 언어의 인기 있는 오픈 소스 배포입니다. 패키지 관리 및 배포를 간소화하기 위해 NumPy, pandas, scikit-learn 및 TensorFlow를 포함한 7,500개 이상의 패키지의 포괄적인 컬렉션을 제공합니다.
Anaconda의 주요 강점 중 하나는 다른 프로젝트에 대한 종속성 및 패키지를 갖춘 분리된 환경을 생성할 수 있는 것입니다. 이는 라이브러리 버전 간의 충돌을 방지하고 재현성을 촉진합니다. Anaconda는 또한 패키지 및 환경을 관리하기 위한 그래픽 인터페이스인 Anaconda Navigator를 포함합니다.
Anaconda의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 데이터 과학, 머신 러닝 및 데이터 시각화를 위한 7,500개 이상의 오픈 소스 패키지의 포괄적인 컬렉션
- 패키지 및 종속성의 쉽고 효율적인 설치, 관리 및 배포를 위한 Conda 패키지 및 환경 관리자
- 패키지 충돌을 방지하고 재현성을 보장하기 위한 분리된 환경 생성
- 명령줄 명령어 없이 패키지 및 환경을 관리하기 위한 Anaconda Navigator 그래픽 사용자 인터페이스
- Windows, macOS 및 Linux를 포함한 여러 플랫폼 지원
8. H2O
H2O.ai는 주요 머신 러닝 워크플로를 자동화하기 위한 포괄적인 플랫폼을 제공하여 사용자가 데이터 과학 전문 지식 없이 세계 수준의 AI 모델 및 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있도록 합니다.
H2O AI Cloud는 회사의 데이터 과학 및 AI 오퍼레이션을 단일, 일관된 플랫폼으로 통합합니다. 이는 H2O-3, H2O Driverless AI, H2O Hydrogen Torch, H2O Document AI, H2O Wave 및 기능 저장소 및 MLOps를 위한 추가 기능을 포함합니다.
H2O.ai의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- H2O-3: 분류, 회귀, 클러스터링 등을 위한 광범위한 알고리즘을 제공하는 오픈 소스 분산 머신 러닝 플랫폼
- H2O Driverless AI: 모델 구축, 최적화 및 선택을 자동화하여 데이터 과학 전문 지식 없이 고품질 모델을 신속하게 구축할 수 있는 수상한 AutoML 플랫폼
- H2O Wave: 풍부한 AI 애플리케이션 및 대화형 대시보드를 신속하게 개발할 수 있는 저코드 프레임워크
- Snowflake와의 통합을 통해 데이터 액세스 및 처리를 간소화
- 완전 관리형 클라우드 및 하이브리드 클라우드 환경을 포함한 유연한 배포 옵션
9. TensorFlow
TensorFlow는 Google에서 개발한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리로서, 데이터 흐름 및 미분 가능한 프로그래밍을 다양한 작업에 걸쳐 지원합니다. 기호적 수학 라이브러리이며, 신경망과 같은 머신 러닝 애플리케이션에서 널리 사용됩니다. TensorFlow는 연구자들이 ML의 최신 기술을 발전시키고 개발자가 ML 기반 애플리케이션을 구축 및 배포할 수 있는 유연한 도구, 라이브러리 및 커뮤니티 리소스 생태계를 제공합니다.
TensorFlow의 주요 강점 중 하나는 여러 CPU, GPU 또는 TPU에서 분산 훈련을 수행할 수 있는 것입니다. 이는 대규모 머신 러닝 모델을 개발할 수 있도록 합니다. 또한 모델 시각화, 디버깅 및 최적화를 위한 풍부한 도구 세트를 제공합니다. 2019년에 출시된 TensorFlow 2.0은 기본값으로 즉각적인 실행을 도입하여 모델 개발 프로세스를 간소화하고, 특히 초보자에게 더 직관적으로 만들었습니다.
TensorFlow의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 신경망을 위한 높은 수준의 API를 제공하는 Keras 통합
- 즉각적인 실행으로 즉각적인 반복 및 직관적인 디버깅
- 여러 CPU, GPU 또는 TPU에서 분산 훈련 지원
- 대화형 시각화를 통한 모델 이해를 위한 TensorBoard
- 모바일 및 임베디드 디바이스에서 모델 배포를 위한 TensorFlow Lite
10. Apache Mahout
Apache Mahout는 Apache Software Foundation에서 개발한 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리입니다. 대규모 데이터 세트에서 실행할 수 있는 확장 가능하며, Apache Hadoop 및 Apache Spark와 같은 분산 컴퓨팅 프레임워크를 사용합니다.
Mahout는 Apache Lucene의 하위 프로젝트로 시작하여 클러스터링, 분류 및 협업 필터링과 같은 머신 러닝 작업에 중점을 두었습니다. 시간이 지나면서 더广泛한 알고리즘 세트를 지원하도록 발전했으며, Hadoop MapReduce에서 더 효율적인 분산 컴퓨팅 엔진인 Spark로 초점을 옮겼습니다.
Apache Mahout의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 확장 가능한 머신 러닝 알고리즘을 작성하기 위한 분산 선형 대수 프레임워크 및 수학적으로 표현적인 Scala DSL
- Apache Spark, Apache Flink 및 H2O와의 통합을 통한 대규모 데이터 세트의 분산 처리
- 사용자 기반 및 항목 기반 접근 방식을 포함한 협업 필터링 알고리즘
- k-평균, 퍼지 k-평균, 스트리밍 k-평균 및 스펙트럴 클러스터링을 포함한 클러스터링 알고리즘
- 로지스틱 회귀, 나이브 베이즈, 랜덤 포레스트 및 은닉 마르코프 모델을 포함한 분류 알고리즘
머신 러닝 소프트웨어를 고려해야 하는 이유
머신 러닝 소프트웨어의 발전은 조직이 거의 모든 비즈니스 측면에 접근하는 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 이러한 도구는 데이터 과학자와 개발자가 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 기타 많은 분야에서 복잡한 문제를 해결할 수 있는 고급 머신 러닝 모델을 생성할 수 있도록 합니다. 지도 학습에서 비지도 학습에 이르기까지, 이러한 플랫폼에서 사용할 수 있는 알고리즘 및 기술의 범위는 방대하며 지속적으로 확장되고 있습니다.
머신 러닝 도구는 신경망 및 딥 러닝과 같은 고급 기술에 대한 액세스를 민주화했습니다. 데이터 흐름 그래프의 생성을 간소화하고, 머신 러닝 프로젝트의 개발을 스트림라인화하며, 머신 러닝 모델을 훈련 및 배포하기 위한 강력한 환경을 제공합니다. 조직이 단일 머신 러닝 알고리즘을 구현하거나 전체 머신 러닝 시스템을 구축하는지 여부에 관계없이, 이러한 소프트웨어 솔루션은 혁신을 추동하는 데 필요한 유연성 및 힘을 제공합니다.
머신 러닝 기술이 계속 발전함에 따라, 이러한 도구가 더 정교하고 사용자 친화적이 될 것으로 예상됩니다. 데이터 과학자를 머신 러닝 알고리즘의 선택 및 최적화를 지원하기 위한 더 많은 자동화된 기능을 통합할 것입니다. 이는 머신 러닝의 힘을 활용하려는 조직에 대한 진입 장벽을 더 낮출 것입니다. 비즈니스 인텔리전스와 데이터 주도 의사 결정의 미래는 이러한 강력한 머신 러닝 소프트웨어 플랫폼의 지속적인 개발 및 채택과 내적으로 연결되어 있습니다.
