2022년 웹 디자이너를 위한 7가지 최고의 머신 러닝 프레임워크

게시 됨: 2021-11-29

기계 학습 프레임워크는 기계 학습 모델 개발에 매우 ​​중요합니다. 웹 디자이너는 웹 개발을 위해 ML 프레임워크를 활용하고 배포를 위한 머신 러닝 모델을 쉽게 구축할 수 있어야 합니다. 이 기사에서는 웹 디자이너에게 가장 적합한 7가지 머신 러닝 프레임워크와 주요 기능에 대해 설명합니다.

머신 러닝 프레임워크란 무엇입니까?

기계 학습 프레임워크는 기계 학습 개발자와 데이터 과학자가 기계 학습 모델을 더 쉽고 빠르게 구축, 유지 관리 및 배포할 수 있게 해주는 인터페이스, 도구 또는 라이브러리입니다. 이러한 도구 또는 라이브러리는 효율적인 MLOps 및 DevOps 수명 주기를 유지하고 ML 모델 관리 프레임워크를 설정하는 데 도움이 됩니다.

개발자는 기본 기계 학습 알고리즘을 이해할 필요가 없습니다. 웹 디자이너 또는 기계 학습 개발자는 미리 빌드된 라이브러리 및 도구를 사용하여 기계 학습 모델을 빌드할 수 있습니다. 일부 기계 학습 프레임워크의 예로는 Tensorflow, Scikit Learn 등이 있습니다.

ML 프레임워크의 기능

기계 학습 프레임워크의 몇 가지 중요한 기능은 다음과 같습니다.

ML 프레임워크 기능

  • 사용 용이성: 기계 학습 프레임워크는 프로그래밍 배경이 다른 사용자가 사용하기 쉬워야 합니다.
  • 좋은 문서가 있어야 함: ML 프레임워크는 문서화되어 있어야 하며 여러 프로그래밍 언어 사용을 제공해야 합니다.
  • ML 시스템 및 개념 모델을 구축하기 위해 간단한 프로그래밍 구문과 잘 구성된 구조를 제공 하여 기계 학습의 복잡성을 줄여야 합니다 .
  • 데이터 사전 처리 및 ML 모델 구축 기능이 있어야 합니다. ML 프레임워크는 일부 데이터 사전 처리 모듈 및 기계 학습 알고리즘을 제공해야 합니다.
  • 자동화된 배포 및 모델 모니터링 기능이 있어야 합니다. 기계 학습 프레임워크는 MLOps 및 modelops를 통합해야 하며 모델 허브에 새 버전 모델을 저장할 수 있어야 하고 모델 관리 및 모니터링을 보장할 수 있어야 합니다.
  • 저렴해야 합니다. ML 프레임워크는 오픈 소스가 아닌 경우 구독 비용이 저렴해야 합니다.
  • 머신 러닝 프레임워크 는 훈련 후 향상된 ML 모델 성능을 제공해야 합니다.

웹 디자이너를 위한 7가지 최고의 머신 러닝 프레임워크

웹 디자이너에게 가장 적합한 7가지 최고의 머신 러닝 프레임워크와 해당 기능은 다음과 같습니다.

텐서플로

Tensorflow는 2015년 Google 브레인 팀에서 개발한 오픈 소스 ML 프레임워크로 C++, Python 및 CUDA로 작성되었으며 웹 디자이너와 ML 개발자가 회귀 ML 모델 및 신경망 ML 모델을 빌드할 수 있습니다. Tensorflow ML 프레임워크는 웹 개발 프로세스에서 쉽게 사용할 수 있는 ML 모델을 빌드하는 데 도움이 됩니다. Tensorflow는 텐서를 사용하여 계산에 사용되는 숫자 값을 저장합니다.

텐서플로 로고

텐서플로우의 특징

  • 기계 학습 사용자 지정 기능: Tensorflow를 사용하면 웹 디자이너와 ML 개발자가 사용자 지정 ML 모델을 쉽게 구축할 수 있습니다.
  • 또한 효율적인 모델 관리 프레임워크입니다. MLOps를 용이하게 하는 ML 모델을 원활하게 관리할 수 있습니다.
  • CPU 및 GPU에 대한 분산 교육을 제공합니다.
  • 더 빠른 런타임 및 Keras와의 통합
  • JavaScript 모듈로 사용 가능: Tensorflow.js는 웹 디자이너 또는 개발자가 웹 앱에 ML 모델을 통합하는 데 쉽게 사용할 수 있습니다.
  • tf.serving 또는 tf.lite를 사용하여 웹 개발 파이프라인을 쉽게 배포할 수 있습니다.

마이크로소프트 애저 ML 스튜디오

머신 러닝 모델을 생성 및 훈련하고 웹 개발에 사용할 수 있는 API로 전환하기 위해 Microsoft Azure에서 개발한 머신 러닝 프레임워크입니다. 또한 ML 워크플로의 복잡성을 줄입니다.

Azure ML 로고

Microsoft Azure ML 스튜디오의 기능

  • 드래그 앤 드롭 기능을 사용하는 그래픽 사용자 인터페이스가 있으며 웹 디자이너와 ML 개발자가 쉽게 사용할 수 있습니다.
  • ML 모델 구축에 필요한 데이터 전처리 및 시각화 기능 제공
  • Azure ML 스튜디오에는 코드가 필요하지 않으므로 웹 디자이너가 매우 쉽게 사용할 수 있습니다.
  • 웹 디자이너와 ML 개발자가 배포하는 데 사용할 수 있는 클라우드 스토리지 및 API가 있습니다.

사이킷 런

2007년 David Cournapeau가 개발한 오픈 소스 기계 학습 프레임워크로, 대부분 Python으로 작성되어 개발자가 회귀, 클러스터링, 모델 선택 및 기타 전처리 모듈과 같은 ML 알고리즘에 대해 다양한 임베디드 모듈을 사용하여 기계 학습 모델을 훈련할 수 있습니다. 또한 사용자 친화적입니다.

사이킷 런 로고

Scikit 학습의 기능

  • 지도 및 비지도 ML 알고리즘, 기능 추출 및 전처리에 사용할 수 있는 모듈을 제공하며 이러한 모듈은 ML 개발에서 웹 디자이너와 ML 개발자가 사용합니다.
  • 배포를 위해 ML 모델을 쉽게 사용할 수 있습니다. 웹 디자이너는 Scikit을 사용하여 웹 개발에 사용되는 ML 모델을 교육하고 저장하는 방법을 쉽게 배울 수 있습니다.

아파치 마하우트

2008년 4월 Apache Software Foundation에서 개발한 기계 학습 프레임워크로 Java와 Scala로 작성되었습니다. Mahout은 개발자가 클라우드에서 기계 학습 시스템을 구축할 수 있도록 하는 Hadoop 라이브러리를 사용하고 웹 디자이너는 mahout을 사용하여 추천 엔진을 쉽게 구축할 수 있습니다. 단순성, 확장성 및 속도 때문에 적극 권장됩니다.

아파치 마하우트 로고

Apache mahout의 기능

  • 개발자가 자신의 분산 알고리즘을 빠르게 개발할 수 있도록 하는 분산 선형 대수 프레임워크를 제공하여 웹 디자이너를 지원합니다.
  • Apache mahout은 k-means, ML 모델 교육에 사용되는 스트리밍 k-means 등과 같은 임베디드 클러스터링 알고리즘을 제공합니다. 또한 naive bayes도 지원합니다.
  • 웹 개발자와 ML 개발자가 추천 엔진을 구축하는 데 사용하는 빅 데이터에 Hadoop 및 map-reduce를 사용합니다.

카페2

Berkeley Vision and Learning Center에서 2017년에 개발한 머신러닝 프레임워크로 C++와 python으로 작성되었습니다. 유연하고 사용하기 쉽습니다.

카페2 로고

Caffe2의 특징

  • 배포 시 웹 디자이너가 사용하는 사전 훈련된 모델을 저장하는 방법을 제공합니다. Caffe model zoo
  • 빠르고 딥 러닝, CNN(Convolutional Neural Networks)에 사용할 수 있으며 그래픽 처리 장치(GPU)를 지원합니다.
  • 이미지 세분화 및 분류 기능을 사용하여 웹 앱을 빌드하는 데 사용됩니다.

파이토치

2016년 Facebook의 AI Research lab(FAIR)에서 개발한 머신러닝 프레임워크입니다. 안정성과 머신러닝 배포 용이성을 위해 구축된 프레임워크입니다. C++, Python 및 Cuda로 작성되었습니다.

파이토치 로고

파이토치의 특징

  • 빠른 계산을 위해 텐서를 사용하므로 웹 디자이너와 ML 개발자가 효율적으로 사용할 수 있습니다.
  • GPU(그래픽 처리 장치) 및 CPU(중앙 처리 장치)와 함께 사용할 수 있으며 그래프 기반 실행을 제공합니다.
  • 개발자는 웹 및 모바일에서 ML 모델을 API로 배포하고 효율적인 모델 관리 프레임워크로 사용하는 데 사용할 수 있습니다.
  • Pytorch는 딥 러닝 및 NLP, NumPy와의 통합에 효율적입니다.
  • PyTorch는 GPU 및 CPU에 최적화된 딥 러닝 텐서 라이브러리입니다.

아파치 싱가

2015년 Apache Software Foundation에서 개발한 기계 학습 프레임워크로 웹 개발자가 기계 학습 모델을 쉽게 만들 수 있습니다. 작성 언어: C++, Python, Java.

아파치 싱가 로고

Apache Singa의 기능

  • 분산 교육을 가능하게 하는 웹 디자이너 및 ML 개발자를 위한 유연한 아키텍처 제공
  • ML 모델 교육을 위한 간단한 프로그래밍 모델 및 분산 학습을 제공하며 NLP 및 이미지 분할, 선형 및 로지스틱 회귀에 사용할 수 있습니다.

결론

웹 디자이너는 머신 러닝 프레임워크를 사용하여 온라인 사용을 위한 훌륭한 머신 러닝 웹 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 머신러닝 프레임워크는 여러 가지가 있고 다양한 프로그래밍 언어로 작성되어 있지만 이 글에서는 웹 디자이너에게 가장 적합한 ML 프레임워크에 대해 논의했습니다. 각 ML 프레임워크의 기능은 웹 디자이너가 쉽게 채택할 수 있는 이유를 설명했습니다.

자주 묻는 질문

머신러닝 모델 훈련에 머신러닝 프레임워크가 필요한가요?

예, 기계 학습 프레임워크를 사용하여 ML 모델 교육에 적합한 아키텍처를 제공하므로 ML 모델을 교육하는 것이 중요합니다.

웹 디자이너는 ML 프레임워크 및 ML 모델 구축에 익숙해야 합니까?

예, 그래야 합니다. 웹 디자이너는 프로덕션 환경에서 이러한 ML 모델을 배포하는 방법을 알아야 하기 때문입니다.