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데이터 과학자와 개발자를 위한 머신러닝 툴 17선

현업이 업무에 인공지능 접목을 점점 더 많이 요구하는 가운데 대규모 데이터 세트에서 시스템을 학습하는 머신러닝은 여러 가지 이점을 제공하는 것으로 알려졌다. 이는 금융에서 사기 예방을 위한 예측 모델 구축을 의미할 수 있다. 예를 들어 소매기업은 고객에게 더 나은 권장 사항을 제시할 수 있다. 구글, 마이크로소프트, IBM, AWS는 모두 각각의 클라우드 플랫폼을 통해 머신러닝 API를 제공하므로 개발자는 알고리즘의 복잡성을 일부 추상화하여 서비스를 보다 쉽게 만들 수 있다. 또한 데이터 과학자들이 좀더 깊이 있는 수준에서 사용할 수 있는 오픈소스 딥러닝 프레임워크가 점점 늘어나는 추세다. 다음은 데이터 과학자와 개발자가 사용하는 데 편리한 머신러닝 툴이다. 1. 아마존 세이지메이커 많은 데이터 과학자와 개발자는 이미 상용 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 아마존 웹 서비스(AWS)에서 교육 모델을 실행하고 있다. 2017년 11월에 열린 AWS 리:인벤트에서 공개된 세이지메이커는 머신러닝 개발 시 일반적으로 필요했던 수작업을 상당 부분 없애준다는 점에서 주목받고 있다. 세이지메이커는 인프라를 프로비저닝하고 교육 모델을 관리 및 조정하지 않고도 비즈니스 애플리케이션에 머신러닝 알고리즘을 작성, 교육, 배포할 수 있는 플랫폼이다. 이 플랫폼은 데이터 탐색, 정제, 전처리를 위해 주피터(Jupyter) 노트북 통합 개발 환경(IDEs)을 호스팅했다. 사용자는 AWS 알고리즘을 선택하여 텐서플로 같은 유명 프레임워크를 가져오거나 속메이커(SockMaker)에서 도커 컨테이너로 자체 알고리즘을 작성하고 배포할 수 있는 분산 모델 구축, 교육, 검증 서비스를 이용할 수 있다. 교육을 위해서는 S3의 위치와 사용하려는 인스턴스를 지정하기만 하면 된다. 세이지메이커는 자동 확장 및 데이터 파이프라인이 있는 격리된 클러스터와 소프트웨어 정의 네트워크를 실행하여 교육을 시작한다. HTTPs ...

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2017.12.05

현업이 업무에 인공지능 접목을 점점 더 많이 요구하는 가운데 대규모 데이터 세트에서 시스템을 학습하는 머신러닝은 여러 가지 이점을 제공하는 것으로 알려졌다. 이는 금융에서 사기 예방을 위한 예측 모델 구축을 의미할 수 있다. 예를 들어 소매기업은 고객에게 더 나은 권장 사항을 제시할 수 있다. 구글, 마이크로소프트, IBM, AWS는 모두 각각의 클라우드 플랫폼을 통해 머신러닝 API를 제공하므로 개발자는 알고리즘의 복잡성을 일부 추상화하여 서비스를 보다 쉽게 만들 수 있다. 또한 데이터 과학자들이 좀더 깊이 있는 수준에서 사용할 수 있는 오픈소스 딥러닝 프레임워크가 점점 늘어나는 추세다. 다음은 데이터 과학자와 개발자가 사용하는 데 편리한 머신러닝 툴이다. 1. 아마존 세이지메이커 많은 데이터 과학자와 개발자는 이미 상용 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 아마존 웹 서비스(AWS)에서 교육 모델을 실행하고 있다. 2017년 11월에 열린 AWS 리:인벤트에서 공개된 세이지메이커는 머신러닝 개발 시 일반적으로 필요했던 수작업을 상당 부분 없애준다는 점에서 주목받고 있다. 세이지메이커는 인프라를 프로비저닝하고 교육 모델을 관리 및 조정하지 않고도 비즈니스 애플리케이션에 머신러닝 알고리즘을 작성, 교육, 배포할 수 있는 플랫폼이다. 이 플랫폼은 데이터 탐색, 정제, 전처리를 위해 주피터(Jupyter) 노트북 통합 개발 환경(IDEs)을 호스팅했다. 사용자는 AWS 알고리즘을 선택하여 텐서플로 같은 유명 프레임워크를 가져오거나 속메이커(SockMaker)에서 도커 컨테이너로 자체 알고리즘을 작성하고 배포할 수 있는 분산 모델 구축, 교육, 검증 서비스를 이용할 수 있다. 교육을 위해서는 S3의 위치와 사용하려는 인스턴스를 지정하기만 하면 된다. 세이지메이커는 자동 확장 및 데이터 파이프라인이 있는 격리된 클러스터와 소프트웨어 정의 네트워크를 실행하여 교육을 시작한다. HTTPs ...

2017.12.05

'빅데이터·클라우드·오픈소스 집대성' 머신러닝 툴 16선

기업이 영업활동에 인공지능을 적용하는 데 관심이 늘어남에 따라 머신러닝, 즉, 미리 정해진 규칙을 따르는 대신 대규모 데이터 집합으로부터 학습할 수 있는 시스템의 능력은 여러 가지 장점을 제공한다. 예를 들면 금융 서비스에 사기 방지를 위한 예측 모델을 구축한다거나 유통/소매기업이 고객에게 더 나은 추천을 해 줄 수 있게 된다. 구글, 마이크로소프트, IBM, AWS는 모두 각자의 클라우드 플랫폼을 통해 머신러닝 API를 제공한다. 따라서 개발자들이 알고리즘의 복잡성을 추상화하여 서비스를 구축하기가 더 쉬워지고 있다. 또한, 데이터 과학자들이 더욱 깊이 있는 수준에서 사용할 수 있는 오픈소스 딥러닝 프레임워크도 늘어나고 있다. 여기 최신 머신러닝 툴 16가지를 소개한다. ciokr@idg.co.kr  

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2017.09.28

기업이 영업활동에 인공지능을 적용하는 데 관심이 늘어남에 따라 머신러닝, 즉, 미리 정해진 규칙을 따르는 대신 대규모 데이터 집합으로부터 학습할 수 있는 시스템의 능력은 여러 가지 장점을 제공한다. 예를 들면 금융 서비스에 사기 방지를 위한 예측 모델을 구축한다거나 유통/소매기업이 고객에게 더 나은 추천을 해 줄 수 있게 된다. 구글, 마이크로소프트, IBM, AWS는 모두 각자의 클라우드 플랫폼을 통해 머신러닝 API를 제공한다. 따라서 개발자들이 알고리즘의 복잡성을 추상화하여 서비스를 구축하기가 더 쉬워지고 있다. 또한, 데이터 과학자들이 더욱 깊이 있는 수준에서 사용할 수 있는 오픈소스 딥러닝 프레임워크도 늘어나고 있다. 여기 최신 머신러닝 툴 16가지를 소개한다. ciokr@idg.co.kr  

2017.09.28

한눈에 보자!··· 최신 데이터 애널리틱스 동향 15선

빅데이터, 머신러닝, 데이터 과학… 데이터 애널리틱스 혁명이 숨가쁘게 진화하고 있다. 기업으로서는 자사의 BA/BI 전문가와 데이터 과학자가 최신 기술과 전략 트렌드에 대응하도록 대비해야 할 상황이다. 데이터 분석이 IT의 핵심에 빠르게 자리잡고 있다. 빅데이터, 머신러닝, 딥러닝, 데이터 과학 등 방대한 양의 데이터 분석을 위한 기술과 기법의 범위가 빠른 속도로 확장되고 있다. 고객 행동, 시스템 성능, 새로운 수익 창출 기회에 대한 심도 있는 통찰을 얻기 위한 데이터 분석 전략은 최신 데이터 분석 트렌드를 확실히 꿰고 있을 때 그 효과가 더 커진다. 현재 인기 상승 중인 데이터 분석 기술과 기법 및 전략과 한 때 잘나갔지만 인기가 식기 시작한 데이터 분석 트렌드를 소개한다. 비즈니스 분석가에서부터 데이터 과학자는 물론, 경영진과 실무진까지 감안할 만한 내용이다. 인기 상승: 셀프서비스 BI 인기 상승: 모바일 대시보드 인기 하락: 하둡 인기 상승: R 언어 인기 상승: 심층 신경망 인기 하락: IoT 인기 상승: 텐서플로우 인기 상승: 믹스넷(MXNet) 인기 하락: 배치 분석(Batch analysis) 인기 상승: 마이크로소프트 인지 툴킷 2.0 인기 상승: 사이킷런(Scikit-learn) 인기 하락: 카페(Caffe) 인기 상승: 주피터 노트북(Jupyter Notebooks) 인기 상승: 클라우드 스토리지 및 분석 인기 하락: 월간 BI 보고서 인기 상승: 셀프서비스 BI 대상: BI/BA 전문가, 경영자 태블로(Tableau), 클릭 센스(Qlik Sense), 파워 비아이(Power BI), 도모(Domo)와 같은 셀프서비스 BI 도구를 이용함으로써 경영자는 원하는 최신 비즈니스 정보를 그래픽 형태로 얻을 수 있다. 처음 시작할 때, 그리고 데이터 소스를 추가할 때, 어느 정도 IT의 도움이 필요하지만 데이터 정...

하둡 주피터 노트북 믹스넷 심층 신경망 카페 텐서플로우 R 애널리틱스 대시보드 데이터 분석 사이킷런

2017.08.09

빅데이터, 머신러닝, 데이터 과학… 데이터 애널리틱스 혁명이 숨가쁘게 진화하고 있다. 기업으로서는 자사의 BA/BI 전문가와 데이터 과학자가 최신 기술과 전략 트렌드에 대응하도록 대비해야 할 상황이다. 데이터 분석이 IT의 핵심에 빠르게 자리잡고 있다. 빅데이터, 머신러닝, 딥러닝, 데이터 과학 등 방대한 양의 데이터 분석을 위한 기술과 기법의 범위가 빠른 속도로 확장되고 있다. 고객 행동, 시스템 성능, 새로운 수익 창출 기회에 대한 심도 있는 통찰을 얻기 위한 데이터 분석 전략은 최신 데이터 분석 트렌드를 확실히 꿰고 있을 때 그 효과가 더 커진다. 현재 인기 상승 중인 데이터 분석 기술과 기법 및 전략과 한 때 잘나갔지만 인기가 식기 시작한 데이터 분석 트렌드를 소개한다. 비즈니스 분석가에서부터 데이터 과학자는 물론, 경영진과 실무진까지 감안할 만한 내용이다. 인기 상승: 셀프서비스 BI 인기 상승: 모바일 대시보드 인기 하락: 하둡 인기 상승: R 언어 인기 상승: 심층 신경망 인기 하락: IoT 인기 상승: 텐서플로우 인기 상승: 믹스넷(MXNet) 인기 하락: 배치 분석(Batch analysis) 인기 상승: 마이크로소프트 인지 툴킷 2.0 인기 상승: 사이킷런(Scikit-learn) 인기 하락: 카페(Caffe) 인기 상승: 주피터 노트북(Jupyter Notebooks) 인기 상승: 클라우드 스토리지 및 분석 인기 하락: 월간 BI 보고서 인기 상승: 셀프서비스 BI 대상: BI/BA 전문가, 경영자 태블로(Tableau), 클릭 센스(Qlik Sense), 파워 비아이(Power BI), 도모(Domo)와 같은 셀프서비스 BI 도구를 이용함으로써 경영자는 원하는 최신 비즈니스 정보를 그래픽 형태로 얻을 수 있다. 처음 시작할 때, 그리고 데이터 소스를 추가할 때, 어느 정도 IT의 도움이 필요하지만 데이터 정...

2017.08.09

기계학습 구현을 쉽게!··· 머신러닝 프레임워크 13종

머신러닝(기계학습)은 이제 새로운 주류로 자리잡았다. 이 트렌드가 최근 1년 동안 급부상한 이유에는 저렴한 클라우드 환경과 강력한 GPU 하드웨어만 있지 않다. 기계학습에 활용할 수 있는 프레임워크의 폭발적인 증가도 한 몫 했다. 모두 오픈소스인 이들 프레임워크들은 기계학습에서 어려운 부분을 추상화함으로써 더욱 많은 개발자들이 이 기술을 사용할 수 있게 해준다. 오늘은 지난 1년 동안 새롭게 개발되거나 개선된 13가지 기계 학습 프레임워크에 대해 알아본다. ciokr@idg.co.kr 

기계학습 머신러닝 딥러닝 아파치 스파크 텐서플로우 싱가 카페

2016.02.01

머신러닝(기계학습)은 이제 새로운 주류로 자리잡았다. 이 트렌드가 최근 1년 동안 급부상한 이유에는 저렴한 클라우드 환경과 강력한 GPU 하드웨어만 있지 않다. 기계학습에 활용할 수 있는 프레임워크의 폭발적인 증가도 한 몫 했다. 모두 오픈소스인 이들 프레임워크들은 기계학습에서 어려운 부분을 추상화함으로써 더욱 많은 개발자들이 이 기술을 사용할 수 있게 해준다. 오늘은 지난 1년 동안 새롭게 개발되거나 개선된 13가지 기계 학습 프레임워크에 대해 알아본다. ciokr@idg.co.kr 

2016.02.01

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