Pytorch, Tensorflow, Keras, 인공지능 프레임 워크 차이점 및 비교

인공지능(artificial intelligence, AI)은 인간 지능이 가지는 학습, 추론, 의사결정 등의 능력을 갖춘 컴퓨터 기술을 말합니다.
즉, 인간이 수행하는 정신적인 작업들을 컴퓨터로 구현하여 컴퓨터가 스스로 학습하고 추론하며 문제를 해결하는 능력을 갖게 하는 것입니다.
인공지능의 핵심 기술은 기계학습(machine learning)입니다.
기계학습은 대량의 데이터를 학습하여 패턴을 파악하고, 이를 기반으로 새로운 데이터에 대한 예측이나 분류를 수행합니다.
이를 위해 다양한 알고리즘과 기술이 개발되어 있으며, 이를 바탕으로 이미지, 음성, 자연어 등 다양한 분야에서 AI 기술이 활용됩니다.
또한, 인공지능에는 강화학습(reinforcement learning)이라는 기술도 있습니다.
강화학습은 에이전트(agent)라는 시스템이 주어진 환경(environment)에서 행동을 수행하며, 그 결과로 보상(reward)을 받고 이를 토대로 학습하는 방법입니다.
이를 통해 에이전트는 새로운 상황에 대해 스스로 학습하고, 최적의 행동을 선택할 수 있게 됩니다.
최근에는 딥러닝(deep learning)이라는 기술이 발전하면서 인공지능 기술에 대한 관심이 더욱 커지고 있습니다.
딥러닝은 인간 뇌의 뉴런 구조에서 영감을 받아 디자인된 인공신경망(neural network)을 기반으로 합니다.
대규모 데이터와 컴퓨팅 파워를 활용하여 높은 정확도와 성능을 발휘합니다.
인공지능은 광범위한 응용 분야를 갖고 있습니다.
예를 들어 음성 인식, 이미지 인식, 자연어 처리, 로봇 제어 등이 있습니다.
이러한 기술들은 스마트폰, 홈 IoT, 자율 주행차 등 다양한 분야에서 현재까지 발전하면서 사용되고 있습니다.

 

PyTorch는 파이썬 기반의 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리입니다.
주요한 특징으로는 다음과 같습니다.
1. 동적 계산 그래프 (Dynamic Computation Graph) 기존의 라이브러리들과는 달리, PyTorch는 동적 계산 그래프를 이용하여 모델을 쉽게 정의할 수 있습니다.
즉, 모델을 생성하면 바로 실행하여 결과를 확인할 수 있고, 계산 그래프가 필요한 시점에서 그래프를 생성하는 방식입니다.
동적 계산 그래프는 모델을 더욱 유연하게 구성할 수 있도록 해줍니다.
2. 쉬운 디버깅 PyTorch는 동적 계산 그래프를 사용하기 때문에 디버그가 쉽습니다.
디버깅 시, 각 계산 단계에서의 결과를 인쇄해 확인하거나 중단점을 설정하여 디버깅할 수 있습니다.
3. NumPy와 유사한 인터페이스 PyTorch는 NumPy와 유사한 인터페이스를 제공합니다.
따라서 NumPy를 사용하는 것과 동일한 방식으로 PyTorch 텐서를 조작할 수 있습니다.
이를 통해 더욱 손쉽게 머신 러닝 모델 개발이 가능해집니다.
4. GPU 가속 가능 PyTorch는 NVIDIA CUDA를 지원합니다.
따라서 GPU를 이용하여 모델 학습과 추론을 가속할 수 있습니다.
5. 높은 수준의 추상화 PyTorch는 높은 수준의 추상화를 제공하여, 복잡한 머신 러닝 모델을 간단하게 구현할 수 있도록 합니다.
PyTorch는 이러한 특징들을 바탕으로 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
딥 러닝 모델을 구축하고 학습시키는 것이 목적입니다.

 

TensorFlow는 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 수치 계산을 위한 대규모 오픈소스 소프트웨어 라이브러리 입니다.
TensorFlow는 딥 러닝 모델을 위한 여러가지 기능과 라이브러리들을 포함하고 있으며, 매우 높은 수준의 확장성과 유연성을 제공합니다.
TensorFlow는 다양한 머신러닝 알고리즘을 지원하며, GPU를 사용한 병렬처리를 기본적으로 지원하기 때문에 대용량 데이터를 처리할 때 빠르고 효율적인 결과를 제공합니다.
TensorFlow는 개발자가 새로운 모델을 만들기 위한 유용한 도구와 라이브러리를 제공하므로, 머신러닝 모델을 더 쉽고 빠르게 개발할 수 있습니다.
TensorFlow는 파이썬, C++, Java, Go, JavaScript 등 다양한 언어를 지원하며, TensorFlow 모델을 모바일 애플리케이션에 적용하는데 사용이 가능합니다.
따라서 TensorFlow는 머신러닝 분야에서 가장 많이 사용되는 라이브러리 중 하나 입니다.

Keras는 딥러닝을 위한 고수준 신경망 API이며, Python으로 작성되었습니다.
Keras는 TensorFlow, CNTK, Theano 및 PlaidML과 같은 백엔드 엔진을 사용하여 신경망 모델을 생성하고 학습합니다.
Keras는 모델의 구성과 학습 단계를 간단하고 직관적인 높은 추상화 수준으로 제공하며, 재사용 가능한 블록들을 제공하여 모델 구성을 쉽게 할 수 있습니다.
Keras는 주요 알고리즘들과 널리 사용되는 신경망 구조들이 모두 구현되어 있으며, 커스터마이징이 가능합니다.
Keras는 또한 이미지, 텍스트 및 오디오와 같은 다양한 유형의 데이터에 대해 지원하며, GPU를 이용한 병렬 처리가 가능합니다.
Keras는 간단하고 직관적인 API와 컴팩트한 디자인의 혜택을 제공하며, 많은 연구자, 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어들이 실험을 수행하는 데 사용됩니다.