Google의 오픈소스 머신러닝 시스템, TensorFlow


2015.11.9일 구글이 자시들의 Machine Learning Platform TensorFlow를 공개 했다.




공식 사이트: http://tensorflow.org/

GitHub: https://github.com/tensorflow/tensorflow

ResearchBlog: http://googleresearch.blogspot.kr/


이것은 구글이 2011년부터 내부에서 사용해오던 DeepLearning Infrastructure인 "DistBelief"의 후속 버전이다.


DistBelief는 지금까지 음성인식, 지메일 스팸 방지, 유튜브 동영상 썸네일 제작, 유트부 영상에서 고양이 인식 등의 딥러닝을 적용한 구글의 서비스와 연구에 사용된 것이다.


이번에 공개된 TensorFlow는 이러한 DistBelief의 성능과 사용편의성을 개선한 2세대 머신 러닝 시스템이라고 할 수 있다.




GoogleResearch - TensorFlow, Google's latest machine learning system, open sourced for everyone.


작성자: Jeff Dean (Senior Google Fellow) and Rajat Monga (Technical Lead)


2011년 부터 사용된 DistBelief 구글의 DeepLearning 플랫폼은 Find "cat", speech recognition, Google Photos, Large Scale Visual Recognition Challegne in 2014, and automated image captioning 그리고 DeepDread 에서 성공적인 결과를 보였다.


하지만, DistBelief는 너무나 Google의 내부 구조와 결집되어 있기 때문에 그동안 공개하기가 어려웠다.


2015.11.9일 구글은 마침내 2세대 머신러닝 시스템인 TensorFlow를 공개한다. 이것은 그동안의 단점을 모두 보완 했으며, flexible, portable, easy to use, and completely open source이다.

또한 구글의 Technical report에 따르면 TensorFlow는 특정 BanchMark에 대해서 2배 가량 DistBreief보다 빠르다고 한다.


이제 non-learning tool과 learning too로 양분화 대며, 모든 non-learning tool들은 점차 대체될 것이다.

바야흐로 새로운 시대가 열렸다.



TensorFlow의 특징


일단은 구글이 사용하는 버전과 다르게 단일 컴퓨터에서 다중 GPU를 지원하여 동작하는것 같다.

Jeff Dean의 말에 따르면 이것은 기존의 Deep Learning library인 Torch, Caffe, Theano의 장점을 가져온 것이라고 한다.

즉, Torch와 Theano 처럼 research idea를 구현하기 쉽고 Caffe처럼 실제 product에 구현하기 쉽게 만든것이 Tensorflow이라는 것이다.


참고문헌: http://www.wired.com/2015/11/google-open-sources-its-artificial-intelligence-engine/





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