8월 28일
ⓒ 테크월드, 이건한 기자 | sugyo@techworld.co.kr
주요 딥러닝 프레임워크 소개와 장단점
지금의 AI 시대가 열린 밑바탕에는 기계학습의 한 갈래인 '딥러닝(Deep learning)'의 탄생이 큰 영향을 끼쳤다. AI가 주어진 데이터 안에서 스스로 특징을 찾아내고 높은 가치를 지닌 추론이 가능하도록 만든 딥러닝의 등장에 많은 AI 개발자가 열광했다.
AI 개발자에 대한 수요가 증가했고 기존 개발자들도 딥러닝 베이스 개발을 배우기 위해 나섰지만 학습에 필요한 자료나 예제는 턱없이 부족한 편이다. 이는 해외도 마찬가지며 번역 자료가 적은 국내 사정은 더욱 열악하다.
또 현장에서 사용하는 언어나 프레임워크도 한둘이 아니다. 최근 기업과 정부의 AI 인재양성 지원 사업도 활발하지만, 결국 괜찮은 AI 개발자가 되고 싶다면 스스로 이런저런 언어와 프레임워크를 다뤄보며 스스로에게 가장 잘 맞는 도구와 기술을 찾아보는 과정이 필요하다. 본 글에서는 딥러닝 개발 프레임워크 선택에 참고할 수 있는 기초적인 정보와 장단점들을 모아 정리해봤다.
[원문출처 : http://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=91752]
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