비전공자를 위한 AI 딥러닝 Week. 3 Colab과 TensorFlow

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코딩을 위해 필요한 것은?

 

하드웨어

SPU가 기본 , 별도의 프로세스 있는 PC(인)

 

클라우드 컴퓨터

인터넷을 통해서 데이터센터에 준비되어있는 컴퓨터 사용하기

구글, 마이크로소프트, 아마존

 

소프트웨어

파이썬 가장 많이 사용함

미리 알고리즘을 개발하거나 이를 이용해 효율적으로 짜놓은 프로그램을 함께 조합해서 사용 -> 라이브러리 

대표적으로. tensorflow, keras, pytorch가 있음

 

Tensorflow

구글에서 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크

그래프 기반 계산을 사용해 수치 계산 작업을 효율적으로 수행 -> 그래프 구성해 복잡한 모델을 효율적으로 표현

 

장점 : 딥러닝 작업을 위한 다양한 모듈, API 제공

분산 컴퓨팅을 위한 기능 강력

 

단점 : 모델 구성이 복잡할 때 코드가 복잡해짐

 

Keras

독립적인 딥러닝 라이브러리 -> but, TensorFlow의 공식 고수준 API로 통합

간결하고 직관적인 인터페이스로 딥러닝 모델 구축, 훈련

 

장점 : 사용하기 쉬움, 짧은 코드로 모델 작성

프로토타이핑 실험 용이

백엔드 엔진에서 작동

 

Pytorch

Facebook에서 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크로 동적 그래프 기반 계산

직관적인 디자인으로 모델 작성 및 디버깅을 용이

 

프로그래밍하는 환경

Intergrated development environment

주피터, 코랩 

 

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Colab

구글에서 제공

딥러닝, 머신러닝 공부에서 사용

에디터라고 함

주피터, 코랩은 온라인 환경에서 구현가능

 

딥러닝을 염두에 두고 개발

필요한 소프트웨어가 준비됨

 

파이썬 가능

라이브러리, tensorflow, keras

-> 구글이 개발, 많은 연구자가 개발에 공헌함

 

ai 프로그램을 개발하는 프레임워크라고 불림