매스웍스(MathWorks), MATLAB 및 Simulink 제품군의 릴리스 2017b 발표

딥러닝 기능을 강화하여 모델 설계, 교육, 배포 간소화

Natick, MA, United States - (21 Sep 2017)

MathWorks는 오늘 릴리스 2017b(R2017b)를 발표했으며 이 릴리스에는 MATLAB 및 Simulink의 새로운 기능, 신제품 6개, 기타 86개 제품에 대한 업데이트 및 버그 수정이 포함되었습니다. 또한, 이번 릴리스에는 엔지니어, 연구원 및 기타 도메인 전문가가 모델을 설계, 교육, 배포하는 방식을 간소화하는 새로운 주요 딥러닝 기능이 추가되었습니다. 

딥러닝 지원

R2017b에 포함된 세부적인 딥러닝 기능, 제품, 기능: 

  • Neural Network Toolbox에는 DAG (Directed Acyclic Graph), LSTM(Long Short Term Memory) 네트워크를 비롯한 복합 아키텍처에 대한 지원이 추가되었으며, GoogLeNet 등의 잘 알려진 사전 학습 모델에 액세스할 수 있습니다. 
  • 이제 Computer Vision System Toolbox의 Image Labeler 앱에서는 연속적 이미지에서 지상 실측 데이터에 레이블을 지정하는 편리한 대화형 방식을 제공합니다. 이 툴박스에서는 이제 객체 감지 워크플로 외에도 딥러닝을 사용하여 이미지의 픽셀 영역을 분류하고, 분할 결과를 평가 및 시각화할 수 있는 시맨틱 분할을 지원합니다. 
  • 신제품인 GPU Coder는 딥러닝 모델을 NVIDIA GPU용 CUDA 코드로 자동 변환합니다. 내부 벤치마크 결과에 따르면 딥러닝 추론용으로 생성된 코드는 배포된 모델에서 Caffe2보다 성능이 최대 4.5배 향상되었으며, TensorFlow보다 성능이 7배 향상되었습니다.* 

R2017b에 도입된 기능과 더불어, 사전 학습 모델은 CNN(Convolutional Neural Network) 모델(AlexNet, VGG-16, VGG-19)은 물론 Caffe(Caffe Model Zoo 포함) 모델을 비롯한 전이 학습에 사용할 수 있습니다. CNN을 사용한 이미지 분류, 객체 감지, 회귀 등의 여러 모델링을 처음부터 개발할 수 있습니다.

MathWorks의 MATLAB 마케팅 책임자인 David Rich는 다음과 같이 설명합니다. “스마트 디바이스와 IOT의 증가로 설계 팀은 더욱 지능적인 제품과 응용 프로그램을 만들어야 할 때 딥러닝 기술을 자체적으로 개발하거나, 딥러닝 전문 지식은 알고 있지만 응용 프로그램 컨텍스트는 잘 모르는 다른 팀에 의존해야 하는 어려움에 직면해 있습니다. 이제 R2017b를 통해 엔지니어링 팀과 시스템 통합 팀은 딥러닝에 MATLAB 을 사용하여 전체 설계 프로세스에 대한 제어력을 강화하고, 더 빠른 기간 내에 고품질 설계를 실현할 수 있습니다. 사전 학습 네트워크를 사용하고, 코드 및 모델에 대한 협업을 수행하며, GPU 및 임베디드 디바이스를 배포할 수 있습니다. MATLAB를 사용하면 지상 실측 데이터의 레이블 지정 작업을 자동화함으로써 모델 개발 시간을 단축하는 동시에 결과의 품질을 향상할 수 있습니다.”

추가 업데이트

R2017b에는 딥러닝 외에도 다음을 비롯한 기타 주요 부문에 대한 여러 업데이트가 포함됩니다.

  • MATLAB을 이용한 데이터 분석
    • 새로운 Text Analytics Toolbox 제품, 확장 가능한 데이터저장소, 더 많은 빅 데이터 플롯 및 머신 러닝용 알고리즘, Microsoft Azure Blob 스토리지 지원
  • Simulink를 통한 실시간 소프트웨어 모델링
    • 스케줄링 효과를 모델링하고 소프트웨어 환경을 위한 플러깅 가능 구성 요소를 구현함
  • Simulink를 통한 검증 및 유효성 검사
    • 요구 사항 모델링, 테스트 범위 분석, 컴플라이언스 확인을 위한 새로운 툴

R2017b는 전 세계에서 즉시 사용 가능합니다. 전체 업데이트 목록에 대한 자세한 내용을 보려면 신규 릴리스 페이지를 참조하십시오.

About MathWorks

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