오픈 소스 기계 학습
오픈 소스 기계 학습이란 무엇인지 알아보고 오픈 소스 기계 학습 프로젝트, 플랫폼, 도구를 살펴봅니다.
모든 곳에 존재하는 오픈 소스 기계 학습
챗봇과 이미지 인식에서 예측 의료 서비스와 자율 주행 자동차에 이르기까지, 기계 학습은 모든 곳에 존재하며 우리의 개인적인 삶과 직장 생활 시간 대부분에 깊이 배어 있어 알아차리지 못할 정도입니다.
그러나 이면에서 기계 학습 프레임워크 및 라이브러리의 빠른 성장과 발전을 가능하게 했고 그에 따라 기술이 더 스마트해져 사람과 기업의 점점 더 복잡해지는 문제를 해결할 수 있게 만든 것이 바로 오픈 소스 기계 학습입니다.
오픈 소스 기계 학습이란?
더 많은 회사에서 AI를 사용하여 비즈니스 문제를 해결하는 방법을 찾으면서 기계 학습은 지난 몇 년간 큰 인기를 얻었습니다. 기계 학습이 점점 더 보편화함에 따라 개발과 구현도 더 쉬워졌고 이는 대개 무료 오픈 소스 기계 학습 소프트웨어 덕분입니다.
점점 더 많은 기술 회사에서 개발자에게 기계 학습 알고리즘과 소프트웨어 라이브러리를 무료로 제공하기 시작했고, 덕분에 개발자는 기계 학습 오픈 소스 프로젝트를 시험해 볼 수 있게 되었습니다.
비공개 소스 소프트웨어를 사용할 경우 한 개인 또는 조직만이 이 소프트웨어를 소유하고 변경할 수 있으며, 사용자는 일반적으로 소프트웨어를 사용하여 소유자가 명시적으로 허용하지 않은 어떤 작업도 수행하지 않겠다는 재산적 가치를 가지는 계약에 서명해야 합니다. 반대로, 오픈 소스 소프트웨어는 누구나 보고, 수정하고, 공유할 수 있으므로 사용자는 소스 코드를 변경하여 자신의 프로젝트로 가져올 수 있습니다.
회사에서 자사 소프트웨어를 무료로 제공하는 이유가 궁금할 수 있습니다. 특히 상용 소프트웨어 시장이 여전히 있는 경우라면 말입니다. 그러나 기술 대기업의 경우에도 이 방식에는 많은 이점이 있습니다.
우선, 오픈 소스 기계 학습 플랫폼은 혁신을 촉발하는 데 도움이 됩니다. 특정 도구로 작업하는 개발자가 많을수록 다른 사람이 해당 도구를 사용하거나 개선하기 위한 독창적인 아이디어를 낼 가능성이 커집니다. 또한 더 많은 개발자가 사용할수록 나타날 수 있는 버그나 문제를 포착하여 해당 문제를 더 빨리 해결할 가능성이 커집니다.
또한 오픈 소스 소프트웨어는 많은 사람이 사용할 수 있으므로 강력한 커뮤니티는 다양한 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트에 관해 개발하는 경우가 많으며 이러한 커뮤니티는 오픈 소스 프레임워크 및 라이브러리의 발전도, 인기, 가용성 증가에도 기여합니다.
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오픈 소스 기계 학습의 이점
오픈 소스 기계 학습 도구는 각 회사에서 다양한 기술 과제를 해결하는 데 도움이 될 수 있으며, 다음과 같은 이점을 제공합니다.
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더 빠른 수정
오픈 소스 기계 학습 소프트웨어는 무료이며 누구나 사용할 수 있으므로 자연스럽게 많은 사용자를 끌어들입니다. 따라서 소프트웨어에 버그가 있거나 그래야 하는 방식으로 작동하지 않는 경우 문제를 빠르게 포착하고 해결할 수 있습니다.
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대규모 지원 커뮤니티
많은 개발자가 오픈 소스 기계 학습 플랫폼에 매력을 느끼므로 개발자 주위의 방대한 온라인 커뮤니티가 성장합니다. 이러한 커뮤니티는 개발자가 문제에 부딪히거나 의견을 크라우드 소싱하고 싶을 때 의지할 수 있는 포럼을 제공합니다. 온라인 포럼은 일반적으로 잠재적 문제 대부분에 대한 답변을 갖추고 있으며, 기계 학습의 인기가 많아짐에 따라 커뮤니티의 지식도 계속 증가합니다.
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기계 학습 수용을 가속화하는 데 도움이 될 기회
기계 학습은 강력한 힘을 지녔고 가능한 수많은 사용 사례를 지원하지만, 사용 경험이 많지 않은 일부 프로그래머는 사용하기가 어렵다고 느낄 수 있습니다. 그러나 개발자는 오픈 소스 기계 학습을 실험해 볼 수 있는데, 무료 소프트웨어는 사용해 본다고 해서 잃을 게 거의 없기 때문입니다. 또한 다양한 기술 세트를 보유한 개발자는 오픈 소스 소프트웨어를 사용해 볼 수 있으며, 그러면 사용자 수가 늘어납니다.
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프로젝트 연속성
개발자는 수년간 같은 프로젝트에 대해 작업할 수 있습니다. 오픈 소스 기계 학습 도구를 사용하면 기술과 경험이 이식 가능하다는 사실에 안심할 수 있습니다. 따라서 개발자의 상황이 바뀌더라도 모든 기여 내용을 잃지 않는다는 사실에 안심하여 오픈 소스 기계 학습 도구를 사용하고 개선할 수 있으므로 이러한 도구가 더 매력적으로 느껴집니다.
오픈 소스 기계 학습 프로젝트
Style2paints
GitHub에서 가장 인기 있는 프로젝트 중 하나인 Style2paints를 이용하면 AI를 사용하여 선화를 쉽게 색칠할 수 있습니다.
심층 음성 변환
심층 신경망은 음성 인식과 음성 합성을 사용하여 유명인 또는 사용자가 선택한 사람 누구든지의 음성을 모방함으로써 음성을 대상 음성으로 변환하는 기능을 제공합니다.
ONNX Runtime
ONNX Runtime은 다양한 프레임워크, 운영 체제, 하드웨어 플랫폼에서 기계 학습을 가속화하는 데 도움을 줍니다.
책임 있는 AI 도구 키트
Fairlearn, InterpretML, Error Analysis 등의 도구 키트를 사용하여 기계 학습 모델의 동작에 대한 더 깊이 있는 인사이트를 얻고, 불공정성과 오류를 탐지하며, 더 책임 있는 기계 학습 프로그램을 빌드하는 방법을 찾을 수 있습니다.
DeepSpeed
DeepSpeed는 대규모 슈퍼컴퓨터에서 학습하는 데이터 과학자부터 저사양 클러스터 또는 심지어 단일 GPU에서 학습하는 데이터 과학자에 이르기까지 모든 사용자를 위한 엄청난 규모의 모델 학습을 제공하는 딥 러닝 최적화 라이브러리입니다.
OpenAI
OpenAI는 강화 학습 알고리즘을 개발, 학습, 비교할 수 있는 도구를 제공합니다.
MLFlow
MLFlow를 사용하면 실험에서 배포까지 기계 학습 수명 주기의 모든 부분을 관리할 수 있습니다.
PyTorch
PyTorch는 딥 러닝 프로젝트를 빌드하는 데 도움이 되는 학습, 도구, 라이브러리를 제공합니다.
오픈 소스 기계 학습이 회사의 경쟁력을 유지하는 방법
기계 학습에 관한 한 오픈 소스 소프트웨어를 사용하면 회사의 혁신, 성장, 커뮤니티에 대한 사고방식에 쉽게 액세스하고 이러한 사고방식을 조성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기업에서 오픈 소스 기계 학습 플랫폼을 사용하고 이에 기여할 수 있으면 아이디어를 공유하고 비즈니스 문제를 해결하며 제품을 개선하고 사용자에게 더 친숙하게 만들 수 있는 개방형 위치인 피드백 루프가 생성됩니다.
또한 기계 학습 접근성을 높이면 오픈 소스 기계 학습 플랫폼이 개발자와 기업에서 AI 채택 및 수용을 가속화하는 데 도움을 줘서 AI가 향상되고 더 스마트해져 모든 사용자에게 이점을 제공할 수 있습니다.
오픈 소스 기계 학습 도구는 스타트업의 인지도를 높이는 데도 도움이 됩니다. 새로운 조직에서 오픈 소스 코드를 대중에게 제공하면 인지도가 생기고 결과적으로 새 사용자를 확보할 수 있는 신뢰가 조성됩니다.
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오픈 소스 기계 학습 플랫폼 선택
오픈 소스 기계 학습 플랫폼을 평가할 때 고려해야 할 조건은 무엇인가요? 다음 요소를 고려하세요.
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속도
프로젝트가 시간에 민감한 경우 플랫폼의 대기 시간을 고려해야 합니다. 프로젝트를 시작하는 시점으로부터 초기 결과가 표시될 때까지 얼마의 시간이 걸리나요? 프로젝트에 실시간 결과가 필요한 경우 스트리밍 플랫폼을 살펴봅니다.
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사용 편의성
플랫폼을 설치, 구성, 사용하기가 얼마나 어렵나요? 프로그래밍하기가 어렵나요? 유연한 그래픽 사용자 인터페이스가 있나요?
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개발자 친숙성
팀의 프로그래밍 경험을 고려해야 할 위치는 다음과 같습니다. 코딩이 기술 세트에 없는 경우 코드 작성을 많이 또는 전혀 필요로 하지 않는 플랫폼을 살펴봅니다. 일부 오픈 소스 기계 학습 플랫폼은 숙련된 개발자용으로 디자인되었지만, 많은 더 간단한 대안을 사용할 수도 있습니다.
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커뮤니티
플랫폼에 이미 여러 기여자가 속한 대규모 활성 커뮤니티가 있나요? 사용자가 많을수록 나중에 플랫폼을 지원하기 위한 추가 리소스가 개발될 가능성이 커집니다.
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상호 운용성
플랫폼이 독립 실행형 도구인가요? 아니면 조직의 다른 응용 프로그램과 작동하나요? 플랫폼을 사용하려는 방식과 플랫폼이 사용하려는 응용 프로그램 또는 프레임워크와 상호 운용되는지를 고려합니다. 예를 들어 Azure에서 지원하는 프레임워크 하나는 Python 위주의 딥 러닝 프레임워크인 PyTorch입니다. 또한 Azure는 TensorFlow, Scikit-Learn 등의 다른 많은 응용 프로그램을 지원하지만, 다른 플랫폼은 필요한 프레임워크를 지원하지 않을 수 있습니다.
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