Deep Learning

 

딥러닝용 MATLAB

컨벌루션 뉴럴 네트워크의 설계, 빌드 및 시각화

전문가가 아니어도 MATLAB® 코드 몇 줄만으로 딥러닝 모델을 빌드할 수 있습니다. MATLAB으로 딥러닝 작업을 수행하는 방법을 알아보십시오.

  • GoogLeNet, VGG-16, VGG-19, AlexNet, ResNet-50, ResNet-101, 및 Inception-v3과 같은 최신 모델에 쉽게 액세스할 수 있습니다.
  • 전문적인 프로그래밍 없이도 NVIDIA® GPU, 클라우드 및 데이터센터 리소스의 알고리즘 속도를 높입니다.
  • MATLAB 앱 및 시각화 툴을 사용하여 복잡한 심층 신경망 아키텍처를 생성하고, 수정하고, 분석합니다.
  • 앱을 사용하여 이미지, 비디오, 오디오 데이터의 지상 실측 데이터 레이블 지정 작업을 자동화합니다.
  • Caffe와 TensorFlow-Keras의 모델로 작업할 수 있습니다.
  • MATLAB은 ONNX™를 지원하여 PyTorchMxNet과 같은 프레임워크를 사용하여 동료와 협력할 수 있습니다.

딥러닝용 MATLAB을 사용해야 하는 이유

상호 운용성

MATLAB과 Python 기반 프레임워크 중 하나를 선택할 필요가 없습니다. MATLAB은 ONNX 가져오기 및 내보내기 기능을 사용하여 오픈 소스 딥러닝 프레임워크 상호운용성을 지원합니다. 가장 중요한 작업에 MATLAB 툴을 사용하십시오. 기능 평가와 이미 빌드된 기능 및 앱은 Python에서는 이용할 수 없습니다.

Use labeling apps for deep learning workflows like semantic segmentation. 

전처리 응용 프로그램

네트워크 학습을 더 빠르게 시작하십시오. 오디오, 비디오, 이미지 데이터에 맞는 도메인별 앱을 사용하여 더 빠르게 데이터 세트의 전처리 작업을 수행하십시오. 사용자가 복잡한 네트워크 아키텍처를 만들거나, 전이 학습을 위해 미리 학습된 복잡한 네트워크를 수정할 수 있는 Deep Network Designer 앱을 사용하여 학습 전에 문제를 시각화하고 확인하고 수정하십시오.

멀티플랫폼 배포

어디에서나 딥러닝 모델을 배포하십시오. CUDA, C 코드, 기업 시스템, 클라우드 어디에나 배포할 수 있습니다. 성능이 중요하다면 Intel® (MKL-NNN), NVIDIA (TensorRT, cuDNN), 및 ARM® (ARM Compute Library)의 최적화된 라이브러리를 이용하는 코드를 생성하여 고성능 추론 속도를 갖춘 배포할 수 있는 모델을 생성할 수 있습니다.

빠른 시작

데모를 보고, 대화형 예제를 둘러보고, 무료 튜토리얼에 액세스하십시오.

무료 평가판 받기

30일 동안 사용 가능

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딥러닝 전문가와 상의하십시오.