알아두면 좋은 최고의 머신 러닝 도구

13/12/2023 5 최소 읽기

해가 갈수록 디지털 세상에는 완전히 새로운 유행어와 문구가 생겨납니다. 새로운 용어의 유입은 모든 야심 찬 기술 전문가들이 최신 유행에 대한 명성을 유지하고자 하는 경우, 이를 따라잡아야 한다는 것을 의미합니다. 최근 주목받고 있는 유행어 중 하나는 “머신 러닝”입니다. 아직 들어보지 못하셨다면 지금이 바로 머신 러닝에 대해 알아볼 수 있는 기회이니 걱정하지 마세요.

머신 러닝이란 무엇인가요?

간단히 말해, 머신 러닝은 데이터 분석을 자동화하여 컴퓨터가 경험을 통해 학습하여 명시적인 프로그래밍 없이도 작업을 수행할 수 있도록 하는 인공 지능의 한 형태입니다. 인공 지능과 머신 러닝 기술에 대한 수요가 점점 더 증가하고 있다는 것은 비밀이 아닙니다. 지금처럼 빠르게 성장하는 시장에는 수많은 머신러닝 도구가 나와 있습니다. 자신에게 적합한 것을 선택하면 머신러닝을 통해 다양한 프로세스를 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다. 여러분과 여러분의 조직에 적합한 도구를 선택하는 것은 까다로울 수 있지만, 가장 인기 있는 몇 가지 도구를 소개하여 시작하는 데 도움이 되도록 하겠습니다. 최고의 머신 러닝 도구를 살펴보세요.

Microsoft Azure 머신 러닝

Azure 기계 학습은 개발자가 인공 지능 모델을 빌드, 학습 및 배포할 수 있는 클라우드 플랫폼입니다. Microsoft는 머신 러닝 도구를 지속적으로 업데이트하고 개선하고 있으며, 최근 Azure 머신 러닝에 대한 변경 사항을 발표하여 Azure 머신 러닝 워크벤치를 폐지했습니다.

IBM Watson

왓슨 머신러닝은 데이터를 사용하여 머신러닝 및 딥러닝 모델을 프로덕션에 적용하는 IBM 클라우드 서비스입니다. 이 머신 러닝 도구를 통해 사용자는 머신 러닝의 두 가지 기본 작업인 학습과 채점을 수행할 수 있습니다. IBM 왓슨은 API 연결을 통해 머신 러닝 애플리케이션을 구축하는 데 가장 적합하다는 점을 명심하세요.

Google TensorFlow

Google에서 연구 및 생산에 사용되는 TensorFlow는 데이터 흐름 프로그래밍을 위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 결론부터 말하자면, 텐서플로는 머신러닝 프레임워크입니다. 이 머신 러닝 도구는 비교적 최근에 시장에 출시되었으며 빠르게 발전하고 있습니다. 신경망을 쉽게 시각화할 수 있다는 점이 개발자에게 가장 매력적인 기능일 것입니다.

Amazon 머신 러닝

Amazon이 인상적인 수의 머신 러닝 도구를 제공하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. AWS 웹사이트에 따르면, Amazon 머신 러닝은 머신 러닝 모델을 구축하고 예측을 생성하기 위한 관리형 서비스입니다. Amazon 머신 러닝에는 자동 데이터 변환 도구가 포함되어 있어 사용자가 머신 러닝 도구를 더욱 간편하게 사용할 수 있습니다. 또한 Amazon은 개발자와 데이터 과학자가 머신 러닝 모델을 쉽게 활용할 수 있는 완전 관리형 플랫폼인 Amazon SageMaker와 같은 다른 머신 러닝 도구도 제공합니다.

OpenNN

OpenNN은 신경망 개발을 위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 다양한 유형의 신경망을 고성능으로 구현할 수 있습니다. 다양한 사용자 지정 옵션과 함께 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하여 초보자와 고급 사용자에게 적합합니다. 또한 여러 운영 체제와 프로그래밍 언어를 지원하며, 계산 속도가 CPU와 GPU 아키텍처 모두에 최적화되어 있습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

오픈 소스 신경망 소프트웨어 라이브러리.
다양한 유형의 신경망을 지원합니다.
사용자 정의 옵션이 있는 사용자 친화적인 인터페이스.

PyTorch

파이토치는 딥러닝 작업에 널리 사용되는 오픈소스 머신러닝 라이브러리입니다. Facebook의 인공 지능 연구 그룹에서 개발했으며 Torch 라이브러리를 기반으로 합니다. PyTorch의 동적 계산 그래프 시스템, 유연성, 사용하기 쉬운 인터페이스로 인해 연구자와 실무자들 사이에서 인기가 높습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

동적 계산 그래프 시스템.
GPU를 사용한 텐서 계산 지원.
사용하기 쉬운 인터페이스와 광범위한 문서.

Vertex AI

Vertex AI는 Google에서 개발한 클라우드 기반 머신 러닝 플랫폼입니다. 개발자와 데이터 과학자는 이를 통해 대규모 머신 러닝 모델을 구축, 배포, 관리할 수 있습니다. Vertex AI는 텐서플로우, 파이토치, 사이킷-런 등 널리 사용되는 다양한 머신 러닝 프레임워크와 도구를 지원합니다. 이 기능과 도구는 머신 러닝 워크플로우를 간소화하고 사용자가 더 빠르고 정확한 결과를 얻을 수 있도록 설계되었습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

자동화된 모델 선택 및 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 AutoML 도구.
원활한 데이터 관리 및 배포를 위한 다른 Google Cloud 서비스와의 통합.
모델의 공정성과 신뢰성을 보장하는 모델 모니터링 및 설명가능성 도구.

BigML

BigML은 사용자가 예측 모델을 빠르고 쉽게 구축 및 배포할 수 있는 클라우드 기반 머신 러닝 플랫폼입니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 강력한 자동화 도구를 갖춘 BigML을 통해 조직은 데이터에서 인사이트를 도출하고 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

자동화된 머신 러닝: BigML의 AutoML 기능은 주어진 작업에 가장 적합한 알고리즘과 하이퍼파라미터를 자동으로 선택해 정확한 모델을 구축하는 데 필요한 시간과 전문 지식을 줄여줍니다.
모델 설명 가능성: BigML의 플랫폼은 모델이 예측하는 방식에 대한 투명성을 제공하므로 사용자가 결과를 이해하고 검증할 수 있습니다.
원활한 통합: BigML은 다양한 데이터 소스 및 도구와 통합되어 기존 워크플로우에 머신러닝을 통합합니다.

Apache Mahout

Apache Mahout은 머신 러닝 알고리즘의 확장 가능하고 효율적인 구현을 제공하도록 설계된 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리입니다. 여기에는 클러스터링, 분류, 협업 필터링 등을 위한 다양한 알고리즘이 포함되어 있습니다. Apache Mahout의 주요 기능은 다음과 같습니다:

확장성: Mahout은 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있으며, Apache Hadoop의 도움으로 빅데이터를 처리할 수 있도록 확장할 수 있습니다.
유연성: 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다.
확장성: Mahout은 사용자 지정 알고리즘을 구축하고 다른 도구 및 라이브러리와 통합하기 위한 프레임워크를 제공합니다.

Weka

Weka는 데이터 전처리, 분류, 회귀, 클러스터링 및 시각화를 위한 알고리즘 모음을 제공하는 인기 있는 오픈 소스 머신 러닝 도구입니다. 학술 및 산업 환경에서 널리 사용되고 있으며 다양한 파일 형식을 지원합니다. Weka의 주요 기능은 다음과 같습니다:

사용자 친화적인 인터페이스: Weka는 사용자가 데이터를 쉽게 탐색하고 분석할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스를 제공합니다.
확장성: Weka는 사용자가 자체 알고리즘과 확장 기능을 개발하여 도구에 통합할 수 있습니다.
포괄적인 문서 및 지원: Weka는 대규모 사용자 및 개발자 커뮤니티를 보유하고 있으며, 광범위한 문서, 튜토리얼, 포럼을 통해 지원을 제공합니다.