머신러닝98 [kotra] 머신러닝 서비스시장 전망 - 김경민 미국 실리콘밸리 무역관 [심화되고 있는 머신러닝] *** 출처: [kotra] 머신러닝 서비스시장 전망 - 김경민 미국 실리콘밸리 무역관 ■ 머신러닝 시장 전망 ○ 비즈니스 인텔리전스 및 분석 시장 - JP Morgan, 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 분석 시장에서 머신러닝을 지원하는 데이터 사이언스 플랫폼은 2021년까지 연평균 13% 성장 예상 [머신러닝을 지원하는 데이터 사이언스 플랫폼의 성장세] ○ 머신러닝 관련 시장의 성장 - Forrester, 예측분석 및 머신러닝(Predictive Analytics & Machine Learning, PAML) 시장이 2021년 까지 연평균 21% 성장 예측 [예측분석 및 머신러닝(PAML) 솔루션 시장] 2018. 3. 19. [PromptCloud] Factors that make a great ML training data set - 학습데이터 구성의 고려 요소 Factors that make a great Machine Learning training data set from PromptCloud 1. The right quantity 2. The approach to splitting data 3. The past 4. Domain expertise 5. The right kind of data transformation 2018. 1. 9. [김대우] OSS 개발자의 머신러닝 분투기 SOSCON 2016 - OSS "개발자"의 Machine Learning 분투기 from Dae Woo Kim 2017. 12. 5. [CIOKorea] 머신러닝, 예측 알고리즘 모델링에 탁월한 데이터 과학 플랫폼 9 [이미지출처: TeleAnalysis "Ericsson's Top 10 Predictions For 2016"] *** 출처: [CIOKorea] 머신러닝, 예측 알고리즘 모델링에 탁월한 데이터 과학 플랫폼 9 1. 마이크로소프트 애저 머신 2. SAS 바이야(Viya) 3. 도미노 데이터 랩(Domino Data Lab) 4. 클라우데라 데이터 과학 워크벤치(Data Science Workbench) 5. 다타이쿠(Dataiku) 6. IBM 데이터 사이언스 익스페리언스 7. 래피드마이터(RapidMiner) 8. 나임(Knime) 9. 스플렁크 머신러닝 툴킷(Machine Learning Tool Kit) 2017. 12. 1. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 25 다음
