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
Shell
의미론적 분할을 사용하여 하이퍼 스펙트럼 위성 데이터에서 지형을 인식합니다.
Autoliv
LIDAR에 레이블을 지정하여 레이더 기반 자율주행 시스템을 검증합니다.
Ritsumeikan University
CT 이미지에 대해 컨벌루션 신경망을 학습시켜 방사선 노출 위험을 줄입니다.
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.
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.
고급 기법 사용하기
- 딥러닝을 위해 AWS GPU에 생성된 코드 배포 (4:50)
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딥러닝에 대한 자세한 내용
- 딥러닝 튜토리얼 시리즈(비디오 5편)
- 컴퓨터 비전을 위한 딥러닝 (27:59)
- 심층 신경망 시리즈(비디오 2편)
- 데이터 사이언스를 위한 MATLAB의 8가지 치트 시트
- 통신 및 레이더에 활용되는 합성 데이터를 이용한 딥러닝 (백서)
