오픈소스 기반의 비전 머신러닝 라이브러리의 비교연구 : 글로벌 플랫폼 머신러닝 운영사 중심으로 A study on comparison of open source machine learning library : focused on global platform machine learning companies원문보기
정보기술 및 정보기기의 발전에 따라 다양한 유·무의미한 데이터들이 기하급수적으로 생성, 수집, 가공 및 활용되는데, 활용부문에서 데이터의 분석 및 시각화가 더욱 중요한 영역으로 확대되고 있다. 데이터 분석의 도구로는 소프트웨어가 사용되는데 상용 소프트웨어는 부가가치가 포함되어 도입 시 비용이 많이 드는 문제와 상용 소프트웨어의 대안인 오픈소스 소프트웨어에서 머신러닝의 라이브러리는 어디까지 활용가능한지 우리의 일상과 얼마나 가까운지 알기에는 많은 어려움이 따른다. 이에 본 연구에서는 데이터 분석을 통한 예측에 도움이 되는 ...
정보기술 및 정보기기의 발전에 따라 다양한 유·무의미한 데이터들이 기하급수적으로 생성, 수집, 가공 및 활용되는데, 활용부문에서 데이터의 분석 및 시각화가 더욱 중요한 영역으로 확대되고 있다. 데이터 분석의 도구로는 소프트웨어가 사용되는데 상용 소프트웨어는 부가가치가 포함되어 도입 시 비용이 많이 드는 문제와 상용 소프트웨어의 대안인 오픈소스 소프트웨어에서 머신러닝의 라이브러리는 어디까지 활용가능한지 우리의 일상과 얼마나 가까운지 알기에는 많은 어려움이 따른다. 이에 본 연구에서는 데이터 분석을 통한 예측에 도움이 되는 오픈소스 기반의 머신러닝 라이브러리를 확인하고 전문가로 구성된 인원이 글로벌 플랫폼 운영사 중심으로 가용성평가(A), 기능성평가(F), 적합성평가(S), 협의평가(C)를 활용하여 비교해 보았다.
정보기술 및 정보기기의 발전에 따라 다양한 유·무의미한 데이터들이 기하급수적으로 생성, 수집, 가공 및 활용되는데, 활용부문에서 데이터의 분석 및 시각화가 더욱 중요한 영역으로 확대되고 있다. 데이터 분석의 도구로는 소프트웨어가 사용되는데 상용 소프트웨어는 부가가치가 포함되어 도입 시 비용이 많이 드는 문제와 상용 소프트웨어의 대안인 오픈소스 소프트웨어에서 머신러닝의 라이브러리는 어디까지 활용가능한지 우리의 일상과 얼마나 가까운지 알기에는 많은 어려움이 따른다. 이에 본 연구에서는 데이터 분석을 통한 예측에 도움이 되는 오픈소스 기반의 머신러닝 라이브러리를 확인하고 전문가로 구성된 인원이 글로벌 플랫폼 운영사 중심으로 가용성평가(A), 기능성평가(F), 적합성평가(S), 협의평가(C)를 활용하여 비교해 보았다.
As the information technology and information equipment are developing, various meaningful and meaningless data are created, collected, processed, and used exponentially. In the usage field, the analysis and visualization of data are expanding as an important field. Softwares are used for data analy...
As the information technology and information equipment are developing, various meaningful and meaningless data are created, collected, processed, and used exponentially. In the usage field, the analysis and visualization of data are expanding as an important field. Softwares are used for data analysis but commercial softwares include value added that becomes a problem of expensive cost. Moreover, open source softwares which are an alternative of commercial softwares have difficulty in finding the applicability range of machine learning's library and knowing the close to people's daily lives. This study is aiming to verify open source based machine learning library which is helpful to prediction by data analysis and specialists compare it centering around global platform operators by using Available assessment(A), function assessment(F), Suitability assessment(S), and Consultation assessment(C).
As the information technology and information equipment are developing, various meaningful and meaningless data are created, collected, processed, and used exponentially. In the usage field, the analysis and visualization of data are expanding as an important field. Softwares are used for data analysis but commercial softwares include value added that becomes a problem of expensive cost. Moreover, open source softwares which are an alternative of commercial softwares have difficulty in finding the applicability range of machine learning's library and knowing the close to people's daily lives. This study is aiming to verify open source based machine learning library which is helpful to prediction by data analysis and specialists compare it centering around global platform operators by using Available assessment(A), function assessment(F), Suitability assessment(S), and Consultation assessment(C).
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