machine learning162 [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. [IDG] 딥러닝/머신러닝 프레임워크 6종 비교 분석 ■ Machine Learning Framework vs. Deep Learning Framework ○ Machine Learning Framework - 분류, 회귀(Regression), 클러스터링, 비정상행위 탐지(Anomaly Detection), 데이터 준비(Data Preparation)를 위한 다양한 학습 방법을 다룬다. - 인공 신경망 메소드(Method)를 포함할 수도, 않을수도 있다. - 사이킷런(Scokit-learn), 스파크(Spark) MLlib, 테아노(Theano) ○ Deep Learning 또는 심층 신경망(Deep Neural Network: DNN) Framework - 여러 개의 은닉 계층(Hidden Layer)을 가진 다양한 신경망 토폴로지를 다룬다. - 각 계.. 2017. 9. 5. [강병호] 인공지능 개론 - 인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝 인공지능개론 (인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝) from medit74 2017. 4. 13. [Data Driven Innovation] Data ethics and machine learning: discrimination, algorithmic bias, and how to discover them - 기계학습과 데이터 윤리 Data ethics and machine learning: discrimination, algorithmic bias, and how to discover them. Dino Pedreschi from Data Driven Innovation 2017. 3. 27. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 ··· 41 다음
