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추세 질문
 

개발자를 위한 인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)

데이터를 통해 새로운 높이에 맞게 프로젝트를 진행할 수 있습니다.

참조 아키텍처

AI와 ML 서비스는 복잡해질 수 있습니다. 이러한 가이드는 이동 부품을 명확히 분석하여 프로젝트에 확신을 줄 수 있도록 합니다.

체험 랩

초보자 친화적인 가이드를 이용하여 "학습" 접근 방식으로 AI 및 ML에 적극적으로 참여할 수 있습니다.

AI/ML 비디오

구조적 및 비구조적 데이터 마이닝 (37:00)

Oracle Advanced Analytics Part 1 Concepts를 이용한 사기 및 이상 감지(11:02)

벌거벗은 미래: 당신의 모든 행동이 예측 가능한 세상에서는 어떤 일이 일어날까?(49:00)

오픈 소스 툴 열기

Jupyter

JupyterLab는 Jupyter 노트북, 코드 및 데이터를 위한 웹 기반 대화식 개발 환경입니다.

GraphPipe

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GraphPipe는 머신 러닝 모델 배포를 단순화하고 프레임워크별 모델 구현에서 분리하도록 설계된 소프트웨어의 프로토콜 및 모음입니다.

TensorFlow

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TensorFlow는 머신 러닝을 위한 엔드투엔드 오픈 소스 플랫폼입니다.

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Apache SINGA는 Apache Top Level Project로, 딥 러닝 및 머신 러닝 모델에 대한 분산 교육에 초점을 두고 있습니다.

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Shogun은 광범위한 효율적이고 통합된 머신 러닝 방법을 제공하는 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리입니다.

Apache Mahout

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Apache Mahout은 분산형 선형 대수형 프레임워크이며 수학적으로 표현하는 Scala DSL로 의사, 통계학자 및 데이터 과학자가 빠르게 자체 알고리즘을 구현할 수 있도록 설계되었습니다.

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MLlib는 Apache Spark의 확장 가능한 머신 러닝 라이브러리입니다.

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Oryx 2는 Apache Spark와 Apache Kafka를 기반으로 구축된 람다 아키텍처의 현실적이지만 대규모 머신 러닝을 위한 전문화 기능을 갖추고 있습니다.

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Accord.NET Framework는 입니다.NET 머신 러닝 프레임워크가 오디오 및 이미지 처리 라이브러리와 결합되어 C#에 완전히 작성됩니다.