Downcodes의 편집자는 중국에서 독자적으로 개발된 기계 학습 및 딥 러닝 플랫폼을 이해하도록 안내합니다! 최근 몇 년 동안 중국은 인공 지능 분야에서 상당한 진전을 이루었으며 성능, 사용 용이성 및 응용 시나리오 측면에서 고유한 특성을 가지고 있는 우수한 독립적 연구 개발 플랫폼이 다수 등장하여 국내외에 제공되고 있습니다. 강력한 도구와 리소스를 갖춘 개발자. 이 기사에서는 Baidu Feipiao, Tencent Tiangong, Alibaba Cloud PAI 및 Huawei MindSpore의 4가지 주요 플랫폼을 살펴보고 이들의 장점과 특징을 분석하고 몇 가지 일반적인 질문에 답할 것입니다.
중국은 머신러닝과 딥러닝 분야에서 큰 발전을 이루었고, 독자적으로 개발한 수많은 첨단 시스템을 탄생시켰습니다. 주로 Baidu의 PaddlePaddle, Tencent의 Tiangong, Alibaba Cloud의 기계 학습 플랫폼 PAI, Huawei의 MindSpore가 포함됩니다. 그중 바이두의 PaddlePaddle은 오픈소스 딥러닝 플랫폼으로 광범위한 커뮤니티 지원을 제공할 뿐만 아니라 사용 편의성, 유연성, 고성능이라는 특징을 갖고 있으며 데이터 처리를 포함한 완전한 딥러닝 모델 개발 프로세스를 지원합니다. 모델 수립, 교육, 최적화 및 최종 배포.
Baidu PaddlePaddle은 중국 최초의 완전히 독립적으로 개발되고 기능이 풍부한 오픈 소스 산업 수준의 딥 러닝 플랫폼으로서 국내 AI 연구 개발과 애플리케이션 홍보에 중요한 역할을 했습니다. Flying Paddle은 2016년 오픈소스화 이후 학습 용이성, 사용 편의성, 우수한 성능 등의 특징으로 인해 수많은 개발자와 기업 사용자의 관심을 끌었습니다.
Flying Paddle 플랫폼은 데이터 전처리, 모델 설계, 훈련 튜닝부터 최종 배포까지 모델 훈련의 전체 프로세스를 지원합니다. 특히, 다이나믹 그래프 기술은 모델 설계와 디버깅을 보다 직관적이고 이해하기 쉽게 만들어 딥러닝의 진입 문턱을 크게 낮춰줍니다. 또한 Feipiao는 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 추천 시스템 등 다양한 분야의 애플리케이션을 다루며 개발자에게 풍부한 모델 라이브러리와 도구 세트를 제공하여 맞춤형 딥 러닝 모델을 더 쉽게 개발할 수 있도록 해줍니다.
Tencent Tiangong은 Tencent Cloud가 다년간의 기술 축적을 바탕으로 독자적으로 개발한 머신러닝 플랫폼입니다. 모델 구축, 훈련, 최적화, 배포까지 전 과정을 지원하는 원스톱 머신러닝 서비스를 제공합니다. Tencent Tiangong의 주목할만한 특징은 사용 용이성입니다. 딥 머신 러닝 배경 지식이 없는 개발자라도 빠르게 딥 러닝 모델을 시작하고 개발할 수 있습니다.
Tencent Tiangong은 플랫폼의 포괄성과 개방성을 강조하는 동시에 풍부한 알고리즘 라이브러리를 제공하는 동시에 맞춤형 알고리즘에 대한 액세스도 지원합니다. 플랫폼에서 제공하는 서비스는 전통적인 기계 학습 분야를 포괄할 뿐만 아니라 음성 인식, 이미지 처리, 자연어 처리 등과 같은 딥 러닝 응용 분야에도 깊이 들어가 다양한 시나리오의 요구 사항을 충족합니다.
Alibaba Cloud의 머신러닝 플랫폼 PAI는 인공지능 분야에서 Alibaba Cloud의 기술 축적과 서비스 역량을 나타냅니다. PAI 플랫폼은 데이터 처리, 모델 교육, 모델 평가, 모델 배포 등 일련의 기계 학습 기능을 통합하여 기업과 개발자에게 간단하고 빠른 기계 학습 서비스를 제공하는 것을 목표로 합니다.
PAI 플랫폼의 중요한 특징은 일반 기계 학습 알고리즘과 딥 러닝 및 강화 학습과 같은 고급 알고리즘을 모두 포함하는 대규모 기계 학습 알고리즘 라이브러리입니다. PAI 플랫폼을 통해 사용자는 자신의 학습 모델을 쉽게 구축하고 디버깅할 수 있어 AI 프로젝트의 구현 주기를 크게 단축할 수 있습니다.
Huawei가 자체 개발한 AI 컴퓨팅 프레임워크인 Huawei MindSpore는 원스톱 AI 개발 및 운영 플랫폼을 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. MindSpore는 모든 시나리오(클라우드, 엣지, 터미널 포함)에서의 AI 컴퓨팅 기능과 고성능 및 사용 편의성에 특히 중점을 두고 있습니다. 새로운 "AICore" 아키텍처는 컴퓨팅 리소스를 최대한 활용하는 동시에 AI 개발을 더욱 효율적으로 만듭니다.
MindSpore의 디자인 철학은 미래의 AI 애플리케이션을 지향합니다. 유연한 딥 러닝 및 머신 러닝 모델 개발을 지원하여 개발자가 다양한 시나리오에 가장 적합한 AI 모델을 디자인할 수 있습니다. 또한 마인드스포어는 오픈소스 공동 구축도 강조하고, 오픈소스 커뮤니티를 통해 글로벌 개발자들과 AI 기술 개발을 공동으로 추진하고 있다.
이러한 자체 개발한 머신러닝과 딥러닝 시스템을 통해 국내 기술 기업들은 인공지능 기술의 혁신과 적용을 촉진할 뿐만 아니라 전 세계 개발자들에게 풍부한 자원과 도구를 제공하여 글로벌 AI 생태계 발전을 촉진하고 있다.
1. 국내에서 자체 개발한 머신러닝, 딥러닝 시스템에는 어떤 것들이 있나요? 중국은 머신러닝과 딥러닝 분야에서 상당한 진전을 이루었으며 여러 가지 자체 개발 시스템을 출시했습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
Baidu의 PaddlePaddle: 이는 매우 유연하고 확장 가능하며 다양한 애플리케이션 시나리오에 적합한 오픈 소스 딥 러닝 플랫폼입니다. 알리바바의 PAI(Platform of Artificial Intelligence): 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 등의 기능을 포함한 인공지능 서비스를 종합적으로 제공하는 플랫폼이다. Tencent's Angel: 대규모 데이터 처리 및 모델 교육을 지원하는 분산형 기계 학습 플랫폼입니다. JD.com의 Alink: 이는 사용자가 모델을 구축하고 훈련하는 데 도움이 되는 풍부한 알고리즘과 도구를 제공하는 오픈 소스 기계 학습 플랫폼입니다. Huawei의 MindSpore: 자동 추론, 모델 최적화 및 배포를 지원하는 풀스택 통합 개발 플랫폼입니다.2. 국내에서 자체 개발한 머신러닝과 딥러닝 시스템 중 가장 많이 사용되는 시스템은 무엇입니까? 중국에서 자체 개발한 머신러닝과 딥러닝 시스템 중 가장 널리 활용되는 시스템은 바이두(Baidu)의 PaddlePaddle이라고 할 수 있다. PaddlePaddle은 풍부한 기능과 유연한 애플리케이션 시나리오를 갖추고 있으며 Baidu 내부에서 널리 사용될 뿐만 아니라 많은 외부 개발자도 선호합니다. PaddlePaddle은 사용자가 모델을 빠르게 구축하고 훈련할 수 있도록 사전 훈련된 풍부한 모델과 오픈 소스 도구를 제공하며 다양한 응용 분야에서 좋은 결과를 얻었습니다.
3. 국내 자체 개발한 머신러닝과 딥러닝 시스템의 특징은 무엇인가요? 국내 자체 개발한 머신러닝과 딥러닝 시스템은 다음과 같은 특징에서 독특합니다.
오픈소스 플랫폼: 국내 자체 개발 시스템 중 다수가 오픈소스 플랫폼을 기반으로 구축되어 더 많은 개발자가 시스템 구축 및 최적화에 참여할 수 있습니다. 여러 시나리오에 적합: 이 시스템은 대규모 데이터 처리, 모델 교육, 추론 배포 등을 포함한 여러 시나리오의 요구 사항을 염두에 두고 설계되었으며 다양한 애플리케이션 시나리오의 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 높은 성능 및 효율성: 국내 인터넷 산업의 특성을 고려하여 자체 개발한 시스템은 성능 및 효율성 향상에 중점을 두고 있으며, 알고리즘 최적화 및 분산 컴퓨팅을 통해 대용량 데이터 및 대규모 컴퓨팅 환경에서 높은 성능을 발휘합니다. 그리고 효율성.이 글이 인공지능의 미래에 지속적으로 성장하고 기여하고 있는 중국이 독자적으로 개발한 머신러닝과 딥러닝 플랫폼을 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.