딥 러닝에 사용되는 몇 가지 일반적인 파사드 시스템 또는 프레임워크가 있습니다.
1. TensorFlow: TensorFlow는 Google에서 개발한 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크입니다. 기계 학습 모델을 구축하고 배포하기 위한 유연한 아키텍처를 제공하며 연구 및 생산 환경 모두에서 널리 사용됩니다.
2. PyTorch: PyTorch는 동적 계산 그래프가 있는 인기 있는 또 다른 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크입니다. 사용하기 쉽고 효율적인 GPU 가속으로 유명하여 연구원과 개발자 사이에서 선호됩니다.
3. Keras: Keras는 Python으로 작성된 고급 신경망 API입니다. TensorFlow 위에 구축되었으며 딥 러닝 모델 구축을 위한 간소화된 인터페이스를 제공합니다. Keras는 사용자 친화적인 디자인으로 인해 초보자에게 적합합니다.
4. Caffe: Caffe는 BVLC(Berkeley Vision and Learning Center)에서 개발한 딥 러닝 프레임워크입니다. 컨볼루션 신경망(CNN) 훈련의 효율성으로 알려져 있으며 컴퓨터 비전 작업에 널리 사용됩니다.
5. MXNet: MXNet은 명령형 및 기호형 프로그래밍을 모두 지원하는 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크입니다. 딥 러닝 모델 구축을 위한 유연하고 효율적이며 확장 가능한 도구를 제공하며 속도와 확장성 때문에 선호됩니다.
6. Theano: Theano는 다차원 배열과 관련된 수학적 표현을 정의, 최적화 및 평가할 수 있는 Python 라이브러리입니다. 딥 러닝 모델을 구축하기 위한 하위 수준 프레임워크로 자주 사용되며 계산 효율성으로 유명합니다.
이러한 파사드 시스템은 딥 러닝 모델의 개발 및 배포를 단순화하는 광범위한 도구, 라이브러리 및 기능을 제공합니다. 프레임워크의 선택은 특정 작업, 전문 지식 수준 및 개인 선호도와 같은 요소에 따라 다릅니다.
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