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‘머신러닝을 쉽게’··· 추천 오픈소스 도구 14선

스팸 걸러내기, 안면 인식, 추천 엔진 등 예측 분석이나 패턴 인식을 수행할 만한 대규모 데이터 세트가 있다면 머신러닝(ML)이 우선적인 해답이다. 무료 오픈소스 소프트웨어가 급증하면서 ML을 폭넓은 환경에서 인기 프로그래밍 언어로 실행하는 것이 수월해졌다. 이들 오픈소스 도구에는 파이썬(Python), R, C++, 자바(Java), 스칼라(Scala), 클로저(Clojure), 자바스크립트(JavaScript), 고(Go) 등용 라이브러리가 포함되어 있다.   아파치 머하웃 컴포즈 코어 ML 툴 코텍스 피처툴 고런 그라디오 H2O 오릭스 파이토치 라이트닝 사이킷런 쇼군 스파크 MLlib 웨카 아파치 머하웃 아파치 머하웃(Apache Mahout)은 ML 애플리케이션을 호스팅하기 위한 환경을 신속하게 효율적으로 구축할 방안을 제시한다. 머하웃은 역시 잘 알려진 아파치 프로젝트인 스파크(Spark)와 주로 연동된다. 원래는 분산 애플리케이션 실행을 위해 하둡과 연동되도록 고안된 것인데 플링크(Flink), H2O와 같은 다른 분산 백엔드와 연동되도록 확장됐다. 머하웃은 스칼라로 된 도메인 특화 언어를 사용한다. 버전 0.14는 프로젝트의 주요 내부 리팩터(refactor)로서, 아파치 스파크 2.4.3에 기반하고 있다.  컴포즈 이노베이션 랩(Innovation Labs)의 컴포즈(Compose)는 ML모델에 공통적으로 존재하는 문제를 공략한다. 바로 원시 데이터에 라벨을 지정하는 일이다. 느리고 지루할 수 있지만 이 과정이 없다면 ML 모델은 유용한 결과를 내놓을 수 없다.  컴포즈는 사용자가 본인 데이터에 쓸 라벨 함수 세트를 파이썬으로 작성하게 해 준다. 따라서 라벨 지정 작업이 최대한 프로그램적으로 완료될 수 있다. 다양한 변환과 임계치를 데이터에 설정하여 라벨 지정 절차를 좀더 수월하게 만들 수 있다. 예를 들면, 개별 값이나 변위치를 기준으로 빈(bin)에 데이터를 두는 것이다. 코어...

ML 아파치 머하웃 컴포즈

2020.09.25

스팸 걸러내기, 안면 인식, 추천 엔진 등 예측 분석이나 패턴 인식을 수행할 만한 대규모 데이터 세트가 있다면 머신러닝(ML)이 우선적인 해답이다. 무료 오픈소스 소프트웨어가 급증하면서 ML을 폭넓은 환경에서 인기 프로그래밍 언어로 실행하는 것이 수월해졌다. 이들 오픈소스 도구에는 파이썬(Python), R, C++, 자바(Java), 스칼라(Scala), 클로저(Clojure), 자바스크립트(JavaScript), 고(Go) 등용 라이브러리가 포함되어 있다.   아파치 머하웃 컴포즈 코어 ML 툴 코텍스 피처툴 고런 그라디오 H2O 오릭스 파이토치 라이트닝 사이킷런 쇼군 스파크 MLlib 웨카 아파치 머하웃 아파치 머하웃(Apache Mahout)은 ML 애플리케이션을 호스팅하기 위한 환경을 신속하게 효율적으로 구축할 방안을 제시한다. 머하웃은 역시 잘 알려진 아파치 프로젝트인 스파크(Spark)와 주로 연동된다. 원래는 분산 애플리케이션 실행을 위해 하둡과 연동되도록 고안된 것인데 플링크(Flink), H2O와 같은 다른 분산 백엔드와 연동되도록 확장됐다. 머하웃은 스칼라로 된 도메인 특화 언어를 사용한다. 버전 0.14는 프로젝트의 주요 내부 리팩터(refactor)로서, 아파치 스파크 2.4.3에 기반하고 있다.  컴포즈 이노베이션 랩(Innovation Labs)의 컴포즈(Compose)는 ML모델에 공통적으로 존재하는 문제를 공략한다. 바로 원시 데이터에 라벨을 지정하는 일이다. 느리고 지루할 수 있지만 이 과정이 없다면 ML 모델은 유용한 결과를 내놓을 수 없다.  컴포즈는 사용자가 본인 데이터에 쓸 라벨 함수 세트를 파이썬으로 작성하게 해 준다. 따라서 라벨 지정 작업이 최대한 프로그램적으로 완료될 수 있다. 다양한 변환과 임계치를 데이터에 설정하여 라벨 지정 절차를 좀더 수월하게 만들 수 있다. 예를 들면, 개별 값이나 변위치를 기준으로 빈(bin)에 데이터를 두는 것이다. 코어...

2020.09.25

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