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파이토치, 어떻게 시작할까?··· 알짜배기 학습 정보 5가지 

딥 러닝이 계속해서 '핫'할 것으로 전망되는 가운데 딥 러닝 프레임워크, 즉 텐서플로우와 파이토치를 놓고 저울질하는 이들이 많다. 절대적인 숫자로 보면 구글 텐서플로우가 단연 강세를 보이고 있다. 하지만 페이스북 파이토치의 성장세도 만만치 않다. 쉽고 빠르게 배우고 사용할 수 있다는 점에서 파이토치가 큰 인기를 끌고 있다.  파이토치가 딥 러닝 연구 분야를 강타했다고 해도 과언은 아닐 것이다. 지난 2년간 AI 컨퍼런스에 제출된 논문들을 보면 텐서플로우를 제치고 파이토치로 딥러닝을 구현한 경우가 많았다. 파이토치는 최근 최적화된 모델 생성과 이를 프로덕션 단계로 배포하는 과정에서 엄청난 개선이 이뤄졌다. R&D 연구소를 비롯해 업계에서도 사용할 수 있는 딥 러닝 프레임워크가 된 것이다.  파이토치를 어떻게 공부해야 할까? 이를 배울 수 있는 책과 유료 강좌 등이 아주 많다. 하지만 인터넷에는 이 프레임워크를 무료로 배울 수 있는 리소스들이 아주 많다. 심지어 유료 리소스보다 더 품질이 좋은 무료 리소스도 있다. 파이토치를 배우기에 좋은 무료 온라인 강좌와 튜토리얼을 살펴본다.   파이토치 공식 사이트의 튜토리얼  아마도 ‘공식 웹사이트’에서 파이토치를 시작하는 경우가 많을 것이다. 공식 웹사이트에는 API 레퍼런스부터 이해하기 쉬운 학습 영상(60분 분량), 문서 자료까지 여러 유용한 리소스가 많다. 프레임워크의 기본 및 고급 기능에 관한 안내서도 지원한다.  또한 모델 양자화(quantization)나 프루닝(Pruning)과 같은 중요한 기능이 새롭게 추가되는 경우 이를 사용자의 애플리케이션에 구현하는 방법을 알려주는 퀵 튜토리얼을 제공하기도 한다. 단점도 있다. 다양한 튜토리얼의 코드가 상당히 다르다는 것이다. 때론 파이토치 코드 생성보다 튜토리얼에서 소개하려는 기능들을 보여주고자 표준 단계를 생략해버리는 경우도 있다.  지난 몇 년간 튜토리얼 코드가 개선된 것은 분명하다. 하지만 ...

딥 러닝 파이토치 텐서플로우 구글 페이스북 인공지능 유다시티 에드엑스 패스트에이아이

2020.07.08

딥 러닝이 계속해서 '핫'할 것으로 전망되는 가운데 딥 러닝 프레임워크, 즉 텐서플로우와 파이토치를 놓고 저울질하는 이들이 많다. 절대적인 숫자로 보면 구글 텐서플로우가 단연 강세를 보이고 있다. 하지만 페이스북 파이토치의 성장세도 만만치 않다. 쉽고 빠르게 배우고 사용할 수 있다는 점에서 파이토치가 큰 인기를 끌고 있다.  파이토치가 딥 러닝 연구 분야를 강타했다고 해도 과언은 아닐 것이다. 지난 2년간 AI 컨퍼런스에 제출된 논문들을 보면 텐서플로우를 제치고 파이토치로 딥러닝을 구현한 경우가 많았다. 파이토치는 최근 최적화된 모델 생성과 이를 프로덕션 단계로 배포하는 과정에서 엄청난 개선이 이뤄졌다. R&D 연구소를 비롯해 업계에서도 사용할 수 있는 딥 러닝 프레임워크가 된 것이다.  파이토치를 어떻게 공부해야 할까? 이를 배울 수 있는 책과 유료 강좌 등이 아주 많다. 하지만 인터넷에는 이 프레임워크를 무료로 배울 수 있는 리소스들이 아주 많다. 심지어 유료 리소스보다 더 품질이 좋은 무료 리소스도 있다. 파이토치를 배우기에 좋은 무료 온라인 강좌와 튜토리얼을 살펴본다.   파이토치 공식 사이트의 튜토리얼  아마도 ‘공식 웹사이트’에서 파이토치를 시작하는 경우가 많을 것이다. 공식 웹사이트에는 API 레퍼런스부터 이해하기 쉬운 학습 영상(60분 분량), 문서 자료까지 여러 유용한 리소스가 많다. 프레임워크의 기본 및 고급 기능에 관한 안내서도 지원한다.  또한 모델 양자화(quantization)나 프루닝(Pruning)과 같은 중요한 기능이 새롭게 추가되는 경우 이를 사용자의 애플리케이션에 구현하는 방법을 알려주는 퀵 튜토리얼을 제공하기도 한다. 단점도 있다. 다양한 튜토리얼의 코드가 상당히 다르다는 것이다. 때론 파이토치 코드 생성보다 튜토리얼에서 소개하려는 기능들을 보여주고자 표준 단계를 생략해버리는 경우도 있다.  지난 몇 년간 튜토리얼 코드가 개선된 것은 분명하다. 하지만 ...

2020.07.08

사이버공격 막아줄 기대주 '머신러닝'… 왜? 어떻게? 한계는?

시장의 판도를 바꾸는 기술인 머신러닝이 기업 네트워크 보호의 새로운 수준을 제시할 수 있을 것이다. 지난 몇 년 동안 데이터 유출 사건 수는 충격적이다. 이를 고려해 볼 때 증가하는 위협의 수에 기업들이 점점 더 압도되고 있다고 할 수 있다. 하지만 새로운 종류의 보안 솔루션이 등장하여 머신러닝을 기업 보안에 적용하는 방법을 제시하고 있다. 이런 툴은 네트워크를 분석하고 파악해 변칙을 찾아내고 기업을 위협에서 보호하는 기능을 제공한다. 그렇다면 머신러닝이 오늘날의 사이버 보안 문제의 해답일까? 업계 애널리스트와 이들 제품을 개발하는 기업들은 수요가 점차 증가하고 있으며 사용자들의 초기 반응이 긍정적이라는 분석이다. 451 리서치(451 Research)의 수석 보안 분석가 에릭 오그렌은 "머신러닝이 2016년의 주요 보안 트렌드"라며 "모든 보안 책임자는 이제 행동 분석 제품이 정적 예방 방어책을 빠져나가는 공격을 잡아낼 가능성이 가장 높다는 사실을 알고 있다"고 말했다. 오그렌은 머신러닝이 행동 접근방식의 심장이라며 "보고 듣고 배우는 것보다 나은 방법은 없다"고 밝혔다. 이어서 "머신러닝은 사용자, 기기, 웹사이트의 정상적인 활동에 통계적 프로필을 정의하는 행동을 관찰한다. 위협 방지 방어책을 빠져나가거나 인증 활동을 남용하는 공격으로부터 중대한 피해를 방지하기 위해 행동 분석의 기초를 제공하기 때문에 중요하다"고 덧붙였다. 머신러닝의 장기적인 이점은 조직이 일반적으로 용인되는 IT 활동과 매끄럽게 통합되는 확률적이고 예측적인 보안 접근방식을 활용할 수 있다는 점이라고 오그렌은 강조했다. 또 "보안의 좋고 나쁨을 1초와 0초 이내에 측정하는 주요 클라우드 및 미디어 기업에서 효과가 나타나고 있으며 즉각적인 결과가 나타날 수 있는 주요 비즈니스 붕괴의 위험이 낮아지고 있다"고 이야기했다. 잠재적인 문제 새로운 기술과 마찬가지...

빅데이터 디스틸 네트웍스 딥 인스팅트 데이터가이즈 어큐어티 솔루션스 악성 봇 딥 러닝 451 리서치 머신러닝 분석 애널리스트 패턴 프리러트

2016.08.18

시장의 판도를 바꾸는 기술인 머신러닝이 기업 네트워크 보호의 새로운 수준을 제시할 수 있을 것이다. 지난 몇 년 동안 데이터 유출 사건 수는 충격적이다. 이를 고려해 볼 때 증가하는 위협의 수에 기업들이 점점 더 압도되고 있다고 할 수 있다. 하지만 새로운 종류의 보안 솔루션이 등장하여 머신러닝을 기업 보안에 적용하는 방법을 제시하고 있다. 이런 툴은 네트워크를 분석하고 파악해 변칙을 찾아내고 기업을 위협에서 보호하는 기능을 제공한다. 그렇다면 머신러닝이 오늘날의 사이버 보안 문제의 해답일까? 업계 애널리스트와 이들 제품을 개발하는 기업들은 수요가 점차 증가하고 있으며 사용자들의 초기 반응이 긍정적이라는 분석이다. 451 리서치(451 Research)의 수석 보안 분석가 에릭 오그렌은 "머신러닝이 2016년의 주요 보안 트렌드"라며 "모든 보안 책임자는 이제 행동 분석 제품이 정적 예방 방어책을 빠져나가는 공격을 잡아낼 가능성이 가장 높다는 사실을 알고 있다"고 말했다. 오그렌은 머신러닝이 행동 접근방식의 심장이라며 "보고 듣고 배우는 것보다 나은 방법은 없다"고 밝혔다. 이어서 "머신러닝은 사용자, 기기, 웹사이트의 정상적인 활동에 통계적 프로필을 정의하는 행동을 관찰한다. 위협 방지 방어책을 빠져나가거나 인증 활동을 남용하는 공격으로부터 중대한 피해를 방지하기 위해 행동 분석의 기초를 제공하기 때문에 중요하다"고 덧붙였다. 머신러닝의 장기적인 이점은 조직이 일반적으로 용인되는 IT 활동과 매끄럽게 통합되는 확률적이고 예측적인 보안 접근방식을 활용할 수 있다는 점이라고 오그렌은 강조했다. 또 "보안의 좋고 나쁨을 1초와 0초 이내에 측정하는 주요 클라우드 및 미디어 기업에서 효과가 나타나고 있으며 즉각적인 결과가 나타날 수 있는 주요 비즈니스 붕괴의 위험이 낮아지고 있다"고 이야기했다. 잠재적인 문제 새로운 기술과 마찬가지...

2016.08.18

'올해는 뻔하지 않네'··· 2016년 스마트폰 트렌드 7가지

올해 스마트폰은 상호작용성 및 오락 측면에서 보다 발전할 전망이다. 어쩌면 일반적인 예상보다 조금 더 스마트한 모습을 보여줄 수도 있겠다.  사진 출처 : Pixabay 고가 하이엔드 범주에서는 가상현실, PC 도킹, 4K 화질 기반의 홈 엔터테인먼트 분야 활용성을 갖춘 스마트폰이 본격화될 것으로 예상된다. 반면 저가 범주의 스마트폰에서는 고화질 디스플레이, 개선된 그래픽 칩, 고속 무선 통신 측면이 부각될 전망이다.  가상현실과 증강현실 이미 스마트폰은 구글의 카드보드나 삼성의 기어 VR과 같은 가상현실 헤드셋 등과 함께 가상현실 분야에서 사용되고 있다. 그러나 올해는 레노보와 구글의 프로젝트 탱고 헤드셋이 등장해 가상현실 분야를 이끌 것으로 예상된다. 즉 화면에 여러 정보를 중첩해 보여주는 방식으로 사용자 위치 및 주변 사물 관련 정보를 풍부하게 제공하는 스마트폰이 올해 등장한다.  또 센서를 통해 거리를 측정하고, 마이크로소프트의 키넥트처럼 이동 경로와 제스처를 분석하는 일이 스마트폰 분야에서 가능해질 전망이다. 이를테면 주변 사물의 위치를 파악해 직원을 특정 회의실까지 직접 안내해주는 등의 기능이 가능해진다. 구글과 레노보는 엔지니어링 및 의료 분야에서 탱고폰의 활용처가 활발히 나타날 것으로 기대하고 있다. 오락 측면에서는 실제 세계를 기반으로 한 증강현실 게임이 가능해질 전망이다. 한편 프로젝트 탱고 스마트폰은 올 중순 650달러 선에서 출시될 예정이다. 인텔도 개발자를 겨냥해 3D 카메라와 소프트웨어 개발 키트를 탑재하고 탱고 호환 기능을 갖춘 스마트폰을 399달러에 출시할 예정이다.   고속 무선 통신 스마트폰의 무선 통신의 속도 역시 더욱 빨라질 전망이다. 지도나 영화가 한층 더 빠른 속도로 업/다운로드되는 것이다. 이번 달 MWC에서 발표될 일부 고성능 스마트폰에는 퀄컴의 스냅드래곤 820이 탑재되...

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2016.02.05

올해 스마트폰은 상호작용성 및 오락 측면에서 보다 발전할 전망이다. 어쩌면 일반적인 예상보다 조금 더 스마트한 모습을 보여줄 수도 있겠다.  사진 출처 : Pixabay 고가 하이엔드 범주에서는 가상현실, PC 도킹, 4K 화질 기반의 홈 엔터테인먼트 분야 활용성을 갖춘 스마트폰이 본격화될 것으로 예상된다. 반면 저가 범주의 스마트폰에서는 고화질 디스플레이, 개선된 그래픽 칩, 고속 무선 통신 측면이 부각될 전망이다.  가상현실과 증강현실 이미 스마트폰은 구글의 카드보드나 삼성의 기어 VR과 같은 가상현실 헤드셋 등과 함께 가상현실 분야에서 사용되고 있다. 그러나 올해는 레노보와 구글의 프로젝트 탱고 헤드셋이 등장해 가상현실 분야를 이끌 것으로 예상된다. 즉 화면에 여러 정보를 중첩해 보여주는 방식으로 사용자 위치 및 주변 사물 관련 정보를 풍부하게 제공하는 스마트폰이 올해 등장한다.  또 센서를 통해 거리를 측정하고, 마이크로소프트의 키넥트처럼 이동 경로와 제스처를 분석하는 일이 스마트폰 분야에서 가능해질 전망이다. 이를테면 주변 사물의 위치를 파악해 직원을 특정 회의실까지 직접 안내해주는 등의 기능이 가능해진다. 구글과 레노보는 엔지니어링 및 의료 분야에서 탱고폰의 활용처가 활발히 나타날 것으로 기대하고 있다. 오락 측면에서는 실제 세계를 기반으로 한 증강현실 게임이 가능해질 전망이다. 한편 프로젝트 탱고 스마트폰은 올 중순 650달러 선에서 출시될 예정이다. 인텔도 개발자를 겨냥해 3D 카메라와 소프트웨어 개발 키트를 탑재하고 탱고 호환 기능을 갖춘 스마트폰을 399달러에 출시할 예정이다.   고속 무선 통신 스마트폰의 무선 통신의 속도 역시 더욱 빨라질 전망이다. 지도나 영화가 한층 더 빠른 속도로 업/다운로드되는 것이다. 이번 달 MWC에서 발표될 일부 고성능 스마트폰에는 퀄컴의 스냅드래곤 820이 탑재되...

2016.02.05

"스마트폰에서 딥 러닝 구현"··· 구글, 모비디우스와 제휴 발표

안드로이드 스마트폰이 한층 더 '스마트'해진다면 어떤 모습을까?. 구글이 칩 제조사 모비디우스(Movidius)과 파트너십을 체결, 기계 지능성(machine intelligence)을 모바일 기기 내부에서 구현할 계획이라고 밝혔다. 모비디우스는 머신 비전(machine vision) 분야에 특화된 역량을 가진 기업으로 '프로젝트 탱고' 컴퓨터 비전 플랫폼 개발 과정에서 구글과 협업했던 바 있다. 이번 제휴를 통해 구글은 모비디우스의 기함급 MA2450 칩을 활용함으로써 안드로이드 기기에 딥 러닝을 구현한다는 계획이다. 딥 러닝은 이미지 인식 분야에 종종 이용되는 머신 러닝의 한 갈래다. 일반적으로 복잡한 신경 네트워크 구조를 이용한다. MA2450 칩은 전력 효율성을 극대화한 제품으로 신경 네트워크 연산을 스마트폰 내부에서 구현하기에 특히 적합한 것으로 알려졌다. 구글은 자사의 신경망 연산 엔진을 이러한 칩에 배치함으로써 모바일 기기가 인간의 얼굴이나 거리의 신호를 실시간으로 인식하도록 할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 클라우드에의 의존 없이 말이다. 그리고 이러한 능력은 특히 신각 장애인들에게 높은 가치를 안겨줄 수 있다. 구글 머신 인텔리전스 그룹 대표 브레이즈 아게라는 "이번 모비디우스와의 협력이 기존에는 없었던 범주의 제품을 구현하는데 일조할 것으로 기대한다"이라고 말했다. 한편 이번 파트너십에 대한 거래액, 조건 등의 정보는 공개되지 않으며 구체적인 제품 개발 일정에 대한 발표도 없었다. 통신 분야 애널리스트 제프 카간은 "구글이 자사의 스마트폰 비즈니스를 새로운 영역으로 빠르게 확대하는 양상이다. 이번 제휴도 그러한 행보의 하나"라고 평했다. 그는 이어 "이번 발표가 흥미로운 것은 사실이지만 구글은 종종 그저 아이디어를 제기하기만 하기도 한다"라며 제품 개발 및 성공 가능성에 대한 판단은 아직 예단하기 어렵다고 ...

구글 모비디우스 기계 학습 딥 러닝 머신 러닝 머신 비전

2016.01.28

안드로이드 스마트폰이 한층 더 '스마트'해진다면 어떤 모습을까?. 구글이 칩 제조사 모비디우스(Movidius)과 파트너십을 체결, 기계 지능성(machine intelligence)을 모바일 기기 내부에서 구현할 계획이라고 밝혔다. 모비디우스는 머신 비전(machine vision) 분야에 특화된 역량을 가진 기업으로 '프로젝트 탱고' 컴퓨터 비전 플랫폼 개발 과정에서 구글과 협업했던 바 있다. 이번 제휴를 통해 구글은 모비디우스의 기함급 MA2450 칩을 활용함으로써 안드로이드 기기에 딥 러닝을 구현한다는 계획이다. 딥 러닝은 이미지 인식 분야에 종종 이용되는 머신 러닝의 한 갈래다. 일반적으로 복잡한 신경 네트워크 구조를 이용한다. MA2450 칩은 전력 효율성을 극대화한 제품으로 신경 네트워크 연산을 스마트폰 내부에서 구현하기에 특히 적합한 것으로 알려졌다. 구글은 자사의 신경망 연산 엔진을 이러한 칩에 배치함으로써 모바일 기기가 인간의 얼굴이나 거리의 신호를 실시간으로 인식하도록 할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 클라우드에의 의존 없이 말이다. 그리고 이러한 능력은 특히 신각 장애인들에게 높은 가치를 안겨줄 수 있다. 구글 머신 인텔리전스 그룹 대표 브레이즈 아게라는 "이번 모비디우스와의 협력이 기존에는 없었던 범주의 제품을 구현하는데 일조할 것으로 기대한다"이라고 말했다. 한편 이번 파트너십에 대한 거래액, 조건 등의 정보는 공개되지 않으며 구체적인 제품 개발 일정에 대한 발표도 없었다. 통신 분야 애널리스트 제프 카간은 "구글이 자사의 스마트폰 비즈니스를 새로운 영역으로 빠르게 확대하는 양상이다. 이번 제휴도 그러한 행보의 하나"라고 평했다. 그는 이어 "이번 발표가 흥미로운 것은 사실이지만 구글은 종종 그저 아이디어를 제기하기만 하기도 한다"라며 제품 개발 및 성공 가능성에 대한 판단은 아직 예단하기 어렵다고 ...

2016.01.28

구글에 이어 MS·애플도 가세... 최근 공개된 오픈소스 툴 10선

오픈소스는 대세로 자리 잡았다. 기업 컴퓨팅 부문에서 확대되고 있는 오픈소스 소프트웨어의 영향력과 역할을 다들 수긍하는 분위기다. 컨테이너화부터 클라우드까지 다양한 영역에서 오픈소스의 탁월함이 입증됐기 때문이다. 이처럼 오픈소스 열풍이 불면서 최근 IT대기업들이 오픈소스 커뮤니티에 코드 선물 보따리를 풀고 있다. IT대기업들이 선보인 10가지의 오픈소스 툴을 소개한다. ciokr@idg.co.kr

클라우드 보그 프레스토 엔터프라이즈 컴퓨팅 컨테이너화 스피나커 텐서플로 딥 러닝 뉴럴 네트워크 머신 러닝 플럭스 쿠버네티스 .NET SQL 온 하둡 엔진 HHVM 스위프트 툴킷 깃허브 구글 오픈소스 페이스북 빅데이터 애플 HP 마이크로소프트 AWS 애저 소프트웨어 하둡 SQL AI 넷플릭스 그로밋

2015.11.24

오픈소스는 대세로 자리 잡았다. 기업 컴퓨팅 부문에서 확대되고 있는 오픈소스 소프트웨어의 영향력과 역할을 다들 수긍하는 분위기다. 컨테이너화부터 클라우드까지 다양한 영역에서 오픈소스의 탁월함이 입증됐기 때문이다. 이처럼 오픈소스 열풍이 불면서 최근 IT대기업들이 오픈소스 커뮤니티에 코드 선물 보따리를 풀고 있다. IT대기업들이 선보인 10가지의 오픈소스 툴을 소개한다. ciokr@idg.co.kr

2015.11.24

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