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딥러닝 프레임워크는 복잡한 신경망 모델을 설계, 훈련, 검증, 배포를 위해 사용되는 라이브러리와 도구이다. 이들을 사용하면 딥러닝 알고리즘 구현을 쉽게 할 수 있을 뿐만 아니라, 높은 수준에서 모델 구축 및 실험이 가능하다. 프로젝트 특성이나 목적, 환경 등에 따라 적절한 프레임워크를 사용하는 것이 중요하다. 아래는 프로젝트 특성에 따른 딥러닝 프레임워크 선택 예시이다.연구 목적: 실험적인 아키텍처와 알고리즘에 적합한 유연성을 제공하는 PyTorch 추천산업 등 대규모 데이터 사용: 대규모 데이터 세트와 복잡한 모델을 다루는 데 필요한 도구와 확장성을 제공하는 TensorFlow 추천교육 및 프로토타이핑: 간단하고 직관적인 API로 신속한 모델 구축을 지원하여 학습과 프로토타이핑에 이상적인 Keras 추..