2022년 최고의 5개 기계 학습 도구 및 프레임워크

기계 학습 도구는 예측 분석을 위한 고속 및 정확한 예측 분석을 위해 산업 전반에 걸쳐 널리 사용되고 있어 많은 주목을 받고 있습니다. 어려워 보인다면 걱정하지 마십시오. 이 기사는 기계 학습 및 그 응용 프로그램에 대해 더 알아보는 모든 의문을 해결할 것입니다.기계 학습(Machine Learning, ML)은 소프트웨어 애플리케이션을 더 높은 정확도로 행동을 예측하도록 합니다.

최신 기계 학습 도구

최신 기계 학습 알고리즘은 기존 데이터(또한 역사적 데이터라고 함)를 사용하여 미래 결과 값을 예측합니다. SEMrush 보고서에 따르면, 약 9,700만 개의 기계 학습 및 AI 전문가와 데이터 분석가가 2025년까지 필요할 것으로 예상됩니다. 이 기사는 귀하의 비즈니스에 가장 적합한 도구를 선택하는 데 도움이 될 것입니다.

시장에서 사용할 수 있는 5가지 최고의 기계 학습 도구 및 애플리케이션의 예는 다음과 같습니다.

Microsoft Azure의 기계 학습

모든 분야에서 인공 지능(AI)이 빠르게 普及되고 있습니다. 비즈니스 분석가, 개발자, 데이터 과학자 및 기계 학습 전문가 등이 오늘날의 기업에서 인공 지능을 빠르게 채택하고 있습니다. Azure Machine Learning 디자이너의 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스는 기계 학습 모델의 생성 및 배포를 가속화하므로 귀하의 전체 데이터 과학 팀이 이익을 얻을 수 있습니다. 이것은 다음과 같은 전문가들을 위한 특수 도구입니다:

• 데이터 과학 분야의 연구자들은 코드보다 시각화 도구에 더 편안합니다.
• 기계 학습에 대한 경험이 없는 사용자는 주제에 대한 더 간결한 소개가 필요합니다.
• 기계 학습에 대한 빠른 프로토 타이핑에 관심이 있는 기계 학습 전문가입니다.
• 기계 학습에서 모델 훈련 및 배포를 제어하기 위한 그래픽 프로세스가 필요한 기계 학습 엔지니어입니다.

Azure Machine Learning 디자이너에서 최신 기계 학습 및 딥 러닝 기술을 사용하여 기계 학습 모델을 개발 및 훈련할 수 있습니다. 또한 사용자 지정 Python 및 R 코드를 사용하여 모델을 만들 수 있습니다.

각 모듈은 별도의 Azure Machine Learning 컴퓨팅 클러스터에서 작동하도록 사용자 지정할 수 있습니다. 또한 데이터 과학자는 확장성 문제가 아닌 훈련에 집중할 수 있습니다.

IBM의 왓슨

자연어 처리(NLP)는 인간의 언어의 의미와 문법을 해석하는 기술입니다. IBM 왓슨은 NLP를 사용하는 데이터 분석 프로세서입니다.

IBM 왓슨은大量의 데이터 세트를 분석하여 인간이 제시한 질문에 대한 답변을 몇 초 내에 제공할 수 있습니다. 또한 IBM 왓슨은 인지 超컴퓨터입니다. 자연어를 이해하고 응답할 수 있으며大量의 데이터를 분석하여 비즈니스 문제에 대한 답변을 제공할 수 있습니다.

와트슨 시스템은 기업 내에서 운영됩니다. 비용이 많이 들기 때문에 100만 달러 이상의 예산이 필요합니다.幸い, IBM 클라우드에서 여러 산업 분야에서 왓슨에 액세스할 수 있으므로 많은 중소기업에게 실용적인 선택이 됩니다.

Amazon ML

Amazon (AMZN ) Machine Learning은 기계 학습 모델을 개발하고 예측 분석을 생성하기 위한 관리형 서비스입니다. Amazon Machine Learning은 자동화된 데이터 변환 도구를 통해 사용자에게 기계 학습 프로세스를 간소화합니다. AWS는 모든 것보다 클라우드 보안을 우선시합니다. AWS 클라이언트로서, 귀하는 가장 보안에 민감한 기업의 요구를 충족하는 데이터 센터 및 네트워크 아키텍처에 액세스할 수 있습니다.

또한 Amazon SageMaker는 모든 수준의 개발자에게 기계 학습을 제공하는 강력한 클라우드 기반 솔루션입니다. SageMaker는 데이터 과학자 및 개발자가 호스팅된 프로덕션 준비 환경에서 기계 학습 모델을 빠르게 생성, 훈련 및 배포할 수 있도록 합니다. Amazon Web Services(AWS)는 Kubeflow를 통해 오픈 소스 Kubeflow 커뮤니티에 기여하여 Kubeflow 배포를 제공함으로써 기업들이 최소한의 운영 오버헤드로 안정적이고 보안이 뛰어난 확장 가능한 ML 워크플로우를 구축할 수 있도록 합니다.

TensorFlow

Google의 TensorFlow는 데이터를 수집하고 모델을 훈련하며 예측을 얻고 미래 결과를 개선하는 것을 훨씬 더 쉽게 만들었습니다.

TensorFlow는 Google의 Brain 팀에서 숫자 계산 및 고성능 기계 학습을 위해 개발된 무료 오픈 소스 라이브러리입니다.

TensorFlow는 친숙한 프로그래밍 메타포를 통해 다양한 기계 학습 및 딥 러닝 모델 및 알고리즘에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 응용 프로그램은 사용자 친화적인 프론트 엔드 API를 위해 Python 또는 JavaScript로 작성되며 빠르고 효율적인 C++로 실행됩니다.

TensorFlow는 PyTorch 및 Apache MXNet과 같은 다른 프레임워크의 대안으로 사용할 수 있으며, 手書き 숫자 분류, NLP, PDE 기반 시뮬레이션과 같은 작업을 위한 심층 신경망을 훈련 및 실행하는 데 사용할 수 있습니다. 가장 좋은 점은 동일한 모델을 TensorFlow에서 훈련 및 프로덕션 예측에 사용할 수 있다는 것입니다.

TensorFlow에는 또한 귀하의 프로젝트에서 사용할 수 있는 사전 훈련된 모델의 큰 컬렉션이 포함되어 있습니다. TensorFlow에서 모델을 훈련하는 경우 TensorFlow 모델 가든의 코드 예제를 가이드로 사용할 수 있습니다.

PyTorch

PyTorch는 Python과 Torch 라이브러리를 사용하는 무료 오픈 소스 프레임워크로 기계 학습을 쉽게 합니다.

Torch는 Lua 스크립팅 언어로 작성된 기계 학습 라이브러리이며 심층 신경망을 개발하는 데 사용됩니다. PyTorch 프레임워크 내에는 200가지가 넘는 다양한 수학 연산이 있습니다. PyTorch는 인공 신경망 모델을 생성하기가 쉽기 때문에 인기가 있습니다. PyTorch는 컴퓨터 비전, 이미지 분류, 객체 감지 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 또한 챗봇 및 언어 모델링을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

• 배우기 쉽고 구현하기도 어렵지 않습니다.
• PyTorch 라이브러리를 확장하기 위한 완전하고 강력한 API 세트입니다.
• 런타임 계산 그래프 지원을 제공합니다.
• 적응성이 뛰어나고 빠르며 최적화 기능을 제공합니다.
• PyTorch는 GPU 및 CPU 처리를 지원합니다.
• Python의 통합 개발 환경(IDE) 및 디버깅 도구를 통해 버그를 쉽게 수정할 수 있습니다.