인공지능 용어 정리 (3)

CUDA (= Computer Unified Device Architecture ) :

NVIDIA 에서 제공하는 GPU의 병렬 특성을 이용한 API 레이어

 

CUDNN (= CUDA Deep Neural Network ) :

CUDNN 라이브러리는 딥러닝 알고리즘을 위한 기본 요소를 제공한다.

NVIDIA 에서 제공하는 패키지이므로 하드웨어에 최적화되어 있으며 더 빠르게 실행될 수 있다.

이 패키지는 딥러닝을 위한 몇 가지 기본 루틴을 제공한다.

 

Python -> 파이썬을 왜 사용하는가

• 모든 데이터 사이언스 애플리케이션을 위한 사실상의 표준이라고 할 수 있으며, 라이브러리 중 가장 큰 커뮤니티와 지원 생태계를 갖고 있다.

 

Python Package

• Numpy : 고도로 최적화된 수학 연산 패키지. 강력한 N차원 배열 객체를 갖고 있으며 numpy 라이브러리의 행렬 연산은 속도를 위해 고도로 최적화 되어 있다. 이미지는 3차원 배열 객체로 저장할 수 있다.
• Scipy : 과학 및 공학 연산을 위한 여러 가지 루틴이 있다.
• Scikit-learn : 머신러닝 라이브러리로 다양한 헬퍼 함수를 사용할 예정이다.
• Pillow : 이미지 로딩과 기본적인 연산을 하는데 유용하다.
• H5py : HDF5 ㅏ이너리 데이터 포맷을 위한 파이썬 인터페이스다. 이것은 케라스를 이용해 훈련된 모델을 저장하는 포맷이다.

Tensorflow :

딥러닝 모델 개발 및 배포를 위한 오픈소스 라이브러리. 텐서플로는 데이터 흐름 및 수치 연산을 위한 연산 그래프를 사용한다.

다시 말해 데이터 또는 텐서(tensor)는 그래프를 따라 흐르며(flow), 그렇기 때문에 텐서플로라고 부른다.

그래프에는 모든 수치 연산을 가능하게 하는 노드가 있으므로 딥러닝 작업에 적합하며, 모든 종류의 플랫폼 및 하드웨어에 대해 단일 API를 제공한다.

텐서플로는 백엔드에서 스케일링 및 최적화를 위한 모든 복잡한 작업을 처리한다.

큰 규모의 커뮤니티가 있는 가장 유명한 딥러닝 라이브러리이며, 제작에 필요한 시각화 및 배포 도구를 제공한다.

 

 

Deep Learning Framework

 

Curse of Dimension (= 차원의 저주) :

데이터의 차원이 증가할수록 해당 공간의 크기(부피)가 기하급수적으로 증가하기 때문에

동일한 개수의 데이터의 밀도는 차원이 증가할수록 급속도로 희박해 진다.