MATLAB을 이용한 딥러닝

심층 신경망을 위한 데이터 준비, 설계, 시뮬레이션 및 배포

MATLAB® 코드 몇 줄만으로 작업에 딥러닝 기법을 적용하여 알고리즘을 설계하고, 데이터 준비 및 레이블을 지정하고, 코드를 생성하여 임베디드 시스템에 배포할 수 있습니다.

MATLAB을 사용하면 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다.

  • 앱 및 시각화 툴을 사용하여 딥러닝 아키텍처를 생성하고, 수정하고, 분석합니다.
  • 앱을 사용하여 데이터를 전처리하고 이미지, 비디오, 오디오 데이터의 데이터 레이블 지정 작업을 자동화합니다.
  • 전문적인 프로그래밍 없이 NVIDIA® GPU, 클라우드 및 데이터센터 리소스에서 알고리즘을 가속화합니다.
  • TensorFlow, PyTorch 및 MxNet과 같은 프레임워크를 사용하여 동료와 협력합니다.
  • 강화 학습을 통해 동적 시스템 동작을 시뮬레이션하고 학습시킵니다.
  • 물리 시스템의 MATLAB 및 Simulink® 모델에서 시뮬레이션 기반 학습 및 테스트 데이터를 생성합니다.

MATLAB을 사용한 딥러닝 활용 사례

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Shell

의미론적 분할을 사용하여 하이퍼 스펙트럼 위성 데이터에서 지형을 인식합니다.

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Autoliv

LIDAR에 레이블을 지정하여 레이더 기반 자율주행 시스템을 검증합니다.

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Ritsumeikan University

CT 이미지에 대해 컨벌루션 신경망을 학습시켜 방사선 노출 위험을 줄입니다.

이미지, 시계열 데이터 및 텍스트 데이터의 준비 및 레이블 지정

MATLAB은 오디오, 비디오, 이미지, 텍스트 데이터를 위한 분야별 앱을 통해 데이터셋을 전처리하고 레이블을 지정하는 데 소요되는 시간을 대폭 줄여 줍니다. 서로 다른 시계열을 동기화하고, 이상값을 보간 값으로 대체하고, 이미지를 디블러링하고, 노이즈 신호를 필터링할 수 있습니다. 대화식 앱을 사용하여 중요한 특징을 레이블 지정, 자르기 및 식별할 수 있고, 내장 알고리즘을 사용하여 레이블 지정 과정을 자동화할 수 있습니다.

모델 설계, 학습 및 평가

알고리즘과 미리 빌드된 모델로 시작하고, Deep Network Designer 앱을 사용하여 딥러닝 모델을 만들고 수정하십시오. 복잡한 네트워크 아키텍처를 처음부터 만들지 않아도 분야별 문제를 위한 딥러닝 모델을 적용할 수 있습니다.

각종 기법을 사용하여 최적의 네트워크 하이퍼파라미터를 찾고, Parallel Computing Toolbox™와 고성능 NVIDIA GPU를 사용하여 연산 집약적인 알고리즘을 가속하십시오. MATLAB의 시각화 툴과 Grad-CAM 및 가림 민감도와 같은 기법을 사용하여 모델에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

합성 데이터 시뮬레이션 및 생성

정확한 모델을 위해서는 데이터가 무척 중요합니다. 충분한 수의 적절한 센서가 없는 경우에도 MATLAB은 더 많은 데이터를 생성할 수 있습니다. 일례로, Unreal Engine®과 같은 게이밍 엔진에서 생성된 합성 이미지를 사용하여 더 많은 에지 케이스를 적용할 수 있습니다. 생성적 적대 신경망(GAN)을 사용하여 사용자 지정 시뮬레이션 이미지를 만들 수 있습니다.

Simulink에서 합성 데이터를 생성하여 센서 데이터가 공급되기 전에 알고리즘을 테스트해 볼 수도 있는데, 이는 자율주행 시스템에서 널리 사용되는 방식입니다.

Python 기반 프레임워크와 통합

MATLAB과 오픈 소스 프레임워크 중 하나를 선택할 필요가 없습니다. MATLAB에서는 ONNX 가져오기 기능을 사용하여 어디서나 최신 연구 결과에 액세스할 수 있으며, NASNet, SqueezeNet, Inception-v3, ResNet-101과 같은 미리 빌드된 모델 라이브러리를 사용하여 빠르게 시작할 수도 있습니다. MATLAB에서 Python을 호출하고 Python에서 MATLAB을 호출할 수 있어 오픈 소스를 사용하는 동료들과 쉽게 협력할 수 있습니다.

학습된 네트워크 배포

임베디드 시스템, 엔터프라이즈 시스템 또는 클라우드에 학습된 모델을 배포하십시오. MATLAB은 학습된 네트워크를 위한 자동 CUDA® 코드 생성을 지원할 뿐 아니라 Jetson Xavier 및 Nano를 비롯해 최신 NVIDIA GPU를 타게팅하는 전처리 및 후처리를 지원합니다.

성능이 중요하다면 Intel® (MKL-NNN), NVIDIA(TensorRT, cuDNN) 및 ARM®(ARM Compute Library)의 최적화된 라이브러리를 이용하는 코드를 생성하여 고성능 추론 속도를 갖춘 배포용 모델을 생성할 수 있습니다.

딥러닝 주제

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신호 처리

신호 및 시계열 데이터를 수집하고 분석합니다.

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컴퓨터 비전

이미지와 비디오를 수집, 처리 및 분석합니다.

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강화 학습

강화 학습 정책을 정의, 학습 및 배포합니다.

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