[230316] AI 개발자라면 알아야 하는 데일리 뉴스
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오늘은 구글에서 나온 의료에서 사용하는 딥러닝에 대한 이야기, MATLAB으로 TensorFlow 사용하는 방법 마지막으로 오늘 처음 공개한 PyTorch 2.0에 대한 이야기입니다.
환자가 암 진단을 받을때 가장 중요한 과정은 병리학자가 현미경으로 종양을 검사해 암 병기를 결정하고 종양의 특성을 파악하는 검사입니다. 이 정보로 의사는 항암제, 방사선 치료 혹은 수술까지 진행할지 결정합니다. 구글은 오스트리아 그라츠 의과대학과 이탈리아 밀라노-비코카 대학의 연구팀과 협업해 대장암의 새로운 특징을 식별했다고 합니다. 해당 모델은 사용자 특징을 지정하지 않고 병리 이미지로 예후를 예측하는 모델이며 XAI를 적용해 어떤 특징인지 학습을 했으며 새로운 특징을 식별해 암 진행상태를 판단한다고 합니다. 이전 의료연구라고 하면 영상의학쪽이 많았던것 같은데 이번 연구는 병리학이라고 상당히 특이하다고 느껴집니다.
TensorFlow 블로그에 MATLAB에서 TensorFlow를 사용하는 방법에 대한 글이 올라왔습니다. MATLAB은 공대를 다녔던 분들이라면 한번쯤 경험해보았을 언어라고 생각합니다. MATLAB은 유료 툴인 MATLAB 툴박스로 다양한 알고리즘을 쉽게 돌릴 수 있습니다. MATLAB은 딥러닝 툴박스로 TensorFlow를 지원하고 있다고 합니다. 이러한 MATLAB의 상호 운용성 기능으로 크로스 플랫폼 작업이 가능해 TensorFlow도 안정적으로 사용할 수 있다고 합니다. 혹시 MATLAB을 사용하고 있는 대학에 계신분들은 관심을 가져도 좋을것 같습니다.
작년에 발표했던 PyTorch 2.0이 드디어 공식 릴리즈되었습니다. 파이토치 2.0의 가장 큰 주요 변경포인트는 torch.compile()이라고 생각합니다. PyTorch에도 컴파일을 지원하게 되서 PyTorch의 단점이라 지적되었던 속도측면에서 크게 개선되었을거라 기대합니다. 그밖에도 트랜스포머류를 빠르게 계산하기 위해 PyTorch 2 Transformers를 가속화시켰으며 vectorization과 자동미분을 지원한다고 합니다. PyTorch 2.0의 격변처럼 PyTorch KR와 PyTorch 한국사용자 모임이 통합해 운영하고 있습니다. PyTorch KR 페이스북은 행사 홍보 및 다른 목적 게시글을 작성하고 기술적인 질문과 공지는 discuss.pytorch.kr에서 진행하고 있습니다. PyTorch에 대해 궁금한 점이 있다면 파이토치 커뮤니티를 애용해주시면 좋을것 같습니다.
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