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BI / 오픈소스 / 운영체제

기계 학습을 최대한 활용할 수 있는 11가지 오픈소스 도구

2014.12.09 Serdar Yegulalp   |  InfoWorld
스팸 필터링, 얼굴 인식, 추천 엔진을 비롯해 대규모 데이터를 기반으로 예측 분석이나 패턴 인식을 하고 싶다면, 기계 학습(Machine Learning)이 최상의 방법이다.

컴퓨터가 코드로 정의되지 않은 방식으로 데이터를 학습하고, 분석하고, 행동한다는 이론은 최근 학계나 고급 프로그래밍 분야를 벗어나 큰 관심을 끌기 시작했다. 하드웨어의 성능은 높아지는 반면 가격은 떨어지고, 소규모 또는 대규모의 기계에서 더 쉬운 방식으로 기계 학습을 구현할 수 있도록 하는 무료 소프트웨어의 보급이 확대된 것이 원인이다.

기계 학습 라이브러리가 다양하다는 것은 개인의 선호도에 따라 언어나 환경을 선택할 수 있다는 것을 의미한다.

여기서는 각각의 앱이나 하둡과 같은 전체 프레임워크에 대한 기능을 제공하는 기계 학습 도구 11가지를 소개한다. 도구마다 선택지는 다양하다. 예를 들어, 싸이킷(Scikit)은 파이썬으로 구현한 기계 학습 라이브러리며, Scilit는 파이썬(Python) 전용인 반면, 쇼군(Shogun)은 범용 및 전용 언어에 대한 각종 인터페이스를 지원한다. editor@itworld.co.kr
 
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