딥 러닝 소프트웨어는 딥 러닝 모델의 생성, 교육 및 배포를 용이하게 하도록 설계된 소프트웨어 도구 및 프레임워크 범주를 나타냅니다. 딥 러닝은 데이터 표현을 학습하기 위해 여러 계층(따라서 "딥"이라는 용어)이 있는 인공 신경망을 훈련시키는 기계 학습의 하위 집합입니다. 딥 러닝 소프트웨어는 일반적으로 다음과 같은 기능을 제공합니다. * 신경망 아키텍처 설계: 계층 수, 계층 유형(예: 컨벌루션, 순환) 및 계층 간 연결 지정을 포함하여 심층 신경망 아키텍처를 설계하고 사용자 정의하기 위한 도구입니다. * 데이터 전처리 및 증대: 정규화, 데이터 증대, 특징 추출 등의 작업을 포함하여 딥 러닝 모델 훈련을 위한 입력 데이터를 준비하고 전처리하는 유틸리티입니다. * 모델 훈련 및 최적화: 확률적 경사 하강법과 같은 최적화 알고리즘, 정규화 및 드롭아웃과 같은 과적합 처리 방법을 포함하여 대규모 데이터 세트에서 딥 러닝 모델을 훈련하기 위한 알고리즘 및 기술입니다. * 모델 평가 및 검증: 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수와 같은 지표를 포함하여 검증 및 테스트 데이터 세트에 대해 훈련된 모델의 성능을 평가하기 위한 도구입니다. * 배포 및 추론: 종종 소프트웨어 개발 프레임워크 및 플랫폼과의 통합을 통해 새로운 데이터에 대한 추론을 위해 훈련된 딥 러닝 모델을 프로덕션 환경에 배포하기 위한 시설입니다. 인기 있는 딥 러닝 소프트웨어 프레임워크로는 TensorFlow, PyTorch, Keras 및 Caffe가 있습니다. 이러한 프레임워크는 개발자와 연구자가 처음부터 모든 것을 구현하지 않고도 딥 러닝 모델을 더 쉽게 구축하고 실험할 수 있도록 하는 높은 수준의 추상화와 API를 제공합니다.
