머신러닝(딥러닝)을 시작할 때, 여러가지 툴들을 들어봤습니다.
텐서플로우(TensorFlow), 파이토치(PyTorch), 사이킷런(Scikit-learn), 케라스(Keras) 대해 잠깐 알아보고 가겠습니다.
얘네들의 장/단점을 간결하게 설명드리겠습니다.
다 훌륭한 툴들인데, 얘들의 장단점을 간단하게 한번 보고 가면 아래와 같습니다.
| 장점 | 단점 | ||
| 텐서플로우 | 텐서보드(TensorBoard)를 통해서 파라미터 변화 양상이나 DNN의 구조를 알 수 있습니다. | 메모리를 효율적으로 사용하지 못합니다. | |
| 사이킷런 | 탄탄한 학습 알고리즘을 가지고 있습니다. | 딥러닝이나 강화 학습은 다루지 않습니다. | |
| 파이토치 | 간단하고 직관적으로 학습을 할 수 있습니다. | 텐서플로우에 비해 사용자층이 얕고 예제를 구하기 힘들 수 있습니다. | |
| 케라스 | 배우기 쉽고 모델을 구축하기 쉽습니다. | 오류가 발생할 경우 케라스 자체의 문제인지 아니면 backend쪽의 문제인지 알 수 없는 문제가 있습니다. | |
저희는 텐서플로우를 이용해서 실습을 진행해볼 것입니다.
참고
[1] - https://philosopher-chan.tistory.com/444?category=824636
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