Deeplearning4j란?

Deeplearning4j는 자바(Java)와 스칼라(Scala)를 위해 작성된 세계 최초의 상용 수준 오픈소스 심층학습(딥러닝) 라이브러리입니다. 연구 목적으로 쓰여진 다른 라이브러리와 달리, Deeplearning4j는 상용 서비스를 위해 설계되었고 하둡(Hadoop)/스파크(Spark)와 통합해 사용할 수 있습니다. 스카이마인드(Skymind)는 Deeplearning4j의 유료 사용자를 지원하는 회사입니다.

Deeplearning4j는 최신 기술을 간편하게 사용하는 데 초점을 두었습니다. 특히, 설치와 활용에 있어서 일반적인 문법과 규칙을 사용하였기 때문에 머신 러닝에 대한 깊은 지식이 없는 사람도 빠르게 시제품을 만들 수 있도록 하고 있습니다. 확장성에도 초점을 두어 어떠한 규모의 데이타에도 사용할 수 있습니다. Deeplearning4j는 아파치 2.0 라이센스로 배포되기 때문에 파생된 모든 소스 코드는 저작권이 코드의 작성자에게 귀속됩니다.

지금 바로 Deeplearning4j 예제 코드를 실행해 보세요. 퀵 스타트 가이드를 따르면 인공 신경망 예제를 실행할 수 있습니다.

심층 학습 활용 사례

• 얼굴/이미지 인식
• 음성 검색
• 음성 인식 및 음성-문자 변환
• 스팸 메일 필터링 (비정상 행위 탐지)
• 전자 상거래 사기 탐지
• 추천 시스템 (고객관리, 고객 유지, 광고 기술)
• 회귀 분석

DL4J의 강점

• 다목적 N차원 배열 클래스(n-dimensional array class)
• GPU 통합
• 하둡 및 스파크로 쉽게 확장 가능
• 카노바(Canova): 기계 학습을 위한 벡터 처리 기술
• ND4J: Numpy의 두 배 속도를 자랑하는 선형 대수 라이브러리

Deeplearning4j는 분산 처리와 단일 스레드 처리를 모두 지원합니다. 분산 시스템에서 학습하는 경우 동시에 여러 서버 클러스터에서 학습을 진행할 수 있으며, 결과적으로 대량의 데이터를 신속하게 처리할 수 있습니다. 인공 신경망은 Iterative Reduce (반복적인 리듀스 작업)를 통해 병렬로 학습되는데, 이 학습 작업은 자바, 스칼라 및 Clojure와 모두 호환됩니다. 이렇게 오픈 스택에서 편하게 사용할 수 있도록 모듈화된 구조 덕분에 Deeplearning4j를 이용해 마이크로 서비스 아키텍처에 최초로 딥러닝 기술을 적용하고 있습니다.

DL4J의 인공 신경망(Neural Networks)

• RBMs: Restricted Boltzmann Machines
• 인공 신경망
• 자연어처리: Word2vec
• 컨볼루션 네트워크(CNNs, Convolutional Networks)
• 재귀 오토인코더(Recursive autoencoders)
• Deep-belief networks
• 딥 오토인코더(Deep autoencoders) (자동 질의응답, 데이터 압축에 적용)
• 재귀 텐서 신경망(Recursive Neural Tensor Networks) (영상, 자연어 분석에 적용)
• 누적 디노이징 오토인코더(Stacked Denoising Autoencoders)
• 더 자세한 내용은 “적절한 인공 신경망을 선택하는 방법“을 참고하십시오.

심층 신경망은 여러 가지 기계학습 작업에서 최고의 정확도를 자랑합니다. 심층 신경망에 관한 자세한 소개는 개요 페이지를 참고하세요. Deeplearning4j를 이용하면 여러 층을 조합하여 다양한 깊이와 종류의 인공 신경망을 쉽게 만들 수 있습니다 (층을 조합하는 방법에 따라 RBM, 오토 인코더, CNNs, RNNs 등을 구현할 수 있습니다). 또, 모든 인공 신경망은 CPU 혹은 GPU기반의 하둡/스파크로 분산 처리할 수 있습니다.

저희가 그동안 개발한 라이브러리와 그 적용 방법은 아래와 같습니다.

심층 신경망을 설계/학습하는 과정에서 여러분은 수많은 매개변수를 지정해주어야 하는데, 이 매개변수는 주어진 문제와 상황에 따라 적합하게 설정되어야 합니다. 저희는 자바, 스칼라 및 Clojure 개발자들이 Deeplearning4j를 도구로써 편리하게 사용할 수 있도록 설계/학습과정에서 지원을 아끼지 않습니다.

간략한 질문이 있다면 Gitter를 이용해 주세요. 프리미엄 서비스를 원하시면 Skymind로 연락을 주시기 바랍니다.

마지막으로, ND4J는 저희가 사용하는 자바 기반 연산 엔진입니다. 크기가 큰 행렬을 다루는 경우 벤치마크에서 ND4J는 Numpy 대비 대략 두 배 가까이 빠른 연산성능을 보여줍니다.