딥러닝 프레임 워크neural network 구현처음부터 코드로 구현 -> 프레임워크를 사용 - 모든 neural network의 layer를 직접 구현 → 모델을 구성하는데 필요한 모든 구성 요소를 제공 - loss function 구현 → 다양한 loss function 제공 - 모든 layer의 weight, bias에 대해 gradient를 계산 → 자동 미분 - 최적화 알고리즘 구현 → 다양한 optimizer 제공 - 효율적이고 간단함- > 많은 기업에서 딥러닝 프레임워크를 활용하고, 지원 자격으로 능숙한 활용 능력을 요구 프레임워크 트렌드- 이미 많은 딥러닝 프레임워크가 오픈소스로 공개 (TensorFlow(Google) 2. PyTorch(Meta), JAX(Google), MXN..
