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Machine Learning Tool의 종류와 용도

Machine Learning Tool의 종류는 어떤 것이 있고, 그 용도는 어떤 것으로 설계되었는지 살펴봅니다.

1. Tensorflow
Google Brain Team에서 개발했고, Neural Network 및 Machine Learning에 대한 연구에 사용되고 있습니다.
Gmail, 음성 인식, Google 포토 및 Google 검색과 같이 일상적으로 사용하는 인기있는 Google 서비스에는 Tensorflow가 탑재되어 있다고 합니다.
Tensorflow는 Data Flow Graph를 사용하여 복잡한 수치 작업을 수행하는데, 수학적 계산은 엣지와 노드가 포함된 그래프를 사용하여 정교화됩니다. 이 노드는 조작을 구현하는 데 사용되며 데이터가 공급되는 엔드 포인트로 작동 할 수도 있습니다. 엣지는 또한 다른 노드 간의 입/출력 연관을 나타냅니다.

2. Caffe
Machine Learning Framework로 CNN (Convolutional Neural Networks)을 활용하여 컴퓨터 비전/이미지 분류용으로 개발되었습니다.
텍스트, 사운드 또는 시계열 데이터가있는 응용 프로그램을 다루는 경우 Caffe는 컴퓨터 비전 이외의 용도로 사용되지 않습니다.
그러나 여러 호스트에서 동적으로 실행될 수 있으며 단일 플래그를 사용하여 CPU와 GPU간에 전환하는 작업을 잘 수행합니다.

3. Amazon Machine Learning
Amazon은 AML이라는 자체 머신러닝 서비스를 개발했습니다. AML을 사용하면 사용하기 쉬운 API를 통해 응용 프로그램에 필요한 예측을 파생시킬 수 있습니다. AML은 Amazon S3, RDS 또는 Redshift에 저장된 데이터에 연결하여 바이너리 분류, 회귀 또는 다중 클래스 분류와 같은 작업을 수행하여 새 모델을 생성 할 수 있습니다.

4. Apache Singa
Apache Singa는 주로 모델 파티셔닝을 사용하여 분산된 딥러닝과 학습 프로세스의 병렬화에 중점을 두는데 주로 이미지 인식 및 자연어 처리(NLP)를 하는데 사용됩니다.
Singa의 기술 스택은 IO, Model 및 Core라는 세가지 중요한 구성 요소로 이루어져 있는데, IO 구성 요소에는 네트워크 및 디스크에 데이터를 읽거나 쓰는 데 사용되는 클래스가 들어 있으며, Core에서는 텐서 연산과 메모리 관리 함수를 처리하고, Model은 기머신러닝 모델에 사용되는 알고리즘 및 데이터 구조를 포함합니다.

5. Microsoft CNTK
CNTK (Cognitive Toolkit)는 Microsoft의 오픈소스 Machine Learning Framework입니다. CNTK는 음성인식 영역에서 더 많이 사용되지만 텍스트 및 이미지 Training에도 사용할 수 있습니다.
AS CNN, LSTM, RNN, Sequence-to-Sequence 및 Feed Forward와 같은 다양한 머신러닝 알고리즘을 지원하며, 다양한 CPU 및 GPU를 포함한 여러 하드웨어 유형을 지원합니다.
CNTK에서 C ++ 및 Python과 같은 언어로 작업하고 내장된 교육 모델을 사용하거나 직접 빌드 할 수 있습니다.

6. Torch
2002년 NYU에서 개발된 Torch는 Twitter 및 Facebook과 같은 글로벌 서비스 업체에서 주로 쓰며, Torch는 루아(Lua)라는 언어로 코딩되어 있는 것이 특징입니다. Torch의 장점은 역시 참고문헌(?)이 많다는 것입니다.

7. Accord.NET
.NET을 기반으로하는 오픈소스 시스템 학습 Framework이며, 패턴 인식, 인공 신경망, 통계 데이터 처리, 선형 대수, 이미지 처리 등과 같은 응용 프로그램에 사용할 수있는 다양한 라이브러리로 구성됩니다.
Framework는 설치 프로그램, NuGet 패키지 및 소스 코드로 사용할 수 있는 라이브러리로 구성됩니다.
Accord.NET에는 코드 재사용과 점진적인 알고리즘 변경을 용이하게하는 매트릭스 라이브러리가 있습니다.

8. Apache Mahout
Apache Software Foundation의 무료 오픈소스 프로젝트인 Apache Mahout은 클러스터링, 분류 및 협업 필터링과 같은 애플리케이션을 위해 무료 분산 또는 확장 가능한 ML 프레임 워크를 개발하려는 목표로 구축되었습니다. Apache Mahout은 MapReduce 패러다임을 사용하여 Hadoop 위에 배포되는데, Hadoop에 저장된 Big Data 가 연결되면 Mahout은 의미있는 패턴을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.

9. Theano
Theano는 2007 년 몬트리올 대학에서 개발한 것으로 저가형 머신러닝 프레임워크로 알려졌습니다.  Theano는 API 래퍼를 보낼 하이엔드 추상화 시스템을 위한 기본 플랫폼으로 주로 사용되고 있는데,  몇가지 인기있는 라이브러리의 예로는 Lasagne, Blocks 및 Keras가 있습니다. Theano를 사용하는 한가지 단점은 다중 GPU를 지원하기 위해 몇 가지 해결 방법을 모색해야한다는 것입니다.

10. Brainstorm
Python으로 작성된 Brainstorm은 여러 백엔드 시스템에서 원활하게 실행되도록 제작되었습니다. Brainstorm은 Python을 사용하여 두개의 Data API를 제공합니다. 하나는 Numpy 라이브러리의 CPU 용이고 다른 하나는 CUDA를 사용하여 GPU를 활용하는 것입니다.

최소 128명의 생명을 앗아간 ISIS의 파리 테러 – 자살폭탄, 인질극, 무차별 총기 난사는 전 세계 사람들을 공포의 도가니로 몰아 넣어

2015년 11월 13일 밤 ISIS는 파리 전역에 있는 레스토랑과 공연장, 스포츠 경기장 등에서 테러를 자행 해 최소 128명이 사망하고, 180여명이 부상을 당하는 사건이 발생했습니다.

최소 128명의 생명을 앗아간 ISIS의 파리 테러 - 자살폭탄, 인질극, 무차별 총기 난사는 전 세계 사람들을 공포의 도가니로 몰아 넣어

CNN이 보도한 방송에는 이 사건의 현장이 얼마나 참혹했는지 그대로 보여줍니다.

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주검이 되신 128명은 아마도 이런 참극을 미리 예상하지 못했을 것입니다.

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그런데, 궁금한 것이 저 살아 남은 생존자들이 다 무고하다고 프랑스 정부들은 생각할런지… 혹시 그 중 테러범… 즉 ISIS 소속의 멤버가 있을 수 있을 가능성을 배제하지 못할 것입니다.

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이번 테러는 참혹했지만, 프랑스 정부의 대응은 매우 신속하고 적절했다고 여러 매체에서 보도하고 있습니다.

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파리 외곽 축구장인 스타드 드 프랑스 경기장 외부에서는 2차례 자살 폭탄 테러가 발생했는데, 이 경기장에서는 프랑스아 올랑드 프랑스 대통령과 프랑크 발터 슈타인마이어 독일 외무장관이 프랑스:독일 친선 경기를 관람하고 있었다고 합니다.

경기를 관전하던 프랑수아 올랑드 프랑스 대통령은 급히 안전지대로 몸을 피했다고 합니다.

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경기 도중 폭발 소리에 관중이 동요하기도 했지만 축구 경기는 이어졌다고 합니다.

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경기가 끝나고 일부 출입구가 봉쇄되자 일부 관중은 경기장으로 내려오기도 했다고 합니다.

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참고로 파리 외곽 축구장 인근에서 자살 폭탄 공격을 포함한 여러 건의 폭발로 최소 5명이 사망했다고 보도 되었습니다.

다음은 지역별 시간대별 사건 일지입니다.

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연합뉴스에 따르면 사건은 다음과 같은 순서대로 진행이 되었다고 합니다.

  • 외곽 축구장(스타드 드 프랑스) 근처 음식점서 폭탄 테러 (2015년 11월 13일 오후 9시 19분)
  • 파리 시내 10구 술집-캄보디아 식당 ‘신호탄’ (2015년 11월 13일 오후 9시 20분)
  • 파리 11구 샤론가 술집·일본식당·피자집 (2015년 11월 13일 오후 9시50분)
  • 바타클랑 극장 난사, 최소 100명 사망 (2015년 11월 13일 오후 10시∼자정)

이와 관련하여 한국에서는 박근혜 대통령은 올랑드 대통령에 조전을 보냈다고 합니다.

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미국에서도 오바마 대통령이 공식 발언이 있었는데요, “파리 테러는 전 인류에 대한 공격, 반드시 심판”이라는 발언을 하셨습니다.

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그런데 개인적으로 궁금한 부분이 하나 있습니다.

ISIS가 이런 테러를 일으키는 배경에는 우리가 모르는 역사적인 이유가 있을 것입니다. 우리가 대한민국이라는 칭호를 사용한 것이 20세기 들어서인데요, ISIS의 주 본거지인 시리아에 대해 다른 시각으로 바라 볼 필요도 있어 보입니다.

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시리아는 터키, 이스라엘, 요르단, 이라크, 레바논으로 둘러 쌓여 있는데요. 이 지역은 다른 중동 지역과 마찬가지고 원유를 천연자원으로 가지고 있습니다.

유럽이나 아시아 같은 경우는 자원때문에 전쟁이 벌어지면서 나라의 개념이 상대적으로 먼저 확립이 되었으나,  이 지역은 전에는 메마른 땅으로 별로 관심을 가지지 못했고, 나라라는 개념보다는 지역부족 내지는 단체의 개념이 더 강했을 것입니다.

국제화 시대가 되면서 자기도 모르는 사이에 어떤 나라에 소속되어져 있다는 사실을 알았고, 자신이 속한 국가의 일원으로서 통치 받기를 거부하고 독립 국가로 일어서고 싶어 일어섰을 가능성도 배제 할 수 없습니다.

사실 중동 지역에서 일어나는 대부분의 정치적인 사건 사고를 여러 매체에서는 반군과 정부와의 갈등으로 보도하고 있습니다. 그러나, 국가라는 존재가 우리나라나 유럽, 미국에서의 존재와 같은 의미인지… 우리는 그들 입장에서 다시 생각 해 볼 필요가 있어 보입니다.

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<위에 나온 책과 제가 언급하는 국가관은 상관이 없음을 알려 드립니다.>

ISIS / 시리아가 어떤 역사적인 배경을 가지고 있는지 우리는 알 수 없습니다.

그러나 아무리 그들이 할 말이 있다고 해도, 이번 테러가 정당했다고 볼 수는 없을 것입니다.

앞으로는 이런 일이 다시는 벌어지지 말았으면 좋겠습니다.