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2017.07.18

비즈니스의 속도와 규모에 맞는 머신 러닝 실현

HPE
데이터의 양과 속도, 다양성이 계속 증가하면서 기업으로서는 빅 데이터에 숨겨진 통찰력을 발견하여 경쟁업체와 차별화하고 수익을 증대하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 본 백서는 데이터베이스 내 머신 러닝이 어떻게 소규모 분석의 한계를 뛰어넘어 극단적으로 큰 규모의 데이터 세트에 적용했을 때에도 빠른 속도와 높은 정확도를 구현하는지 설명합니다. 또한, Vertica 데이터베이스 내 머신 러닝 알고리즘의 장점을 설명하고 그것이 기존 도구(C++, Java, Python, R)를 어떻게 보완하는지 알아봅니다. <12p>


주요 내용
- 머신 러닝: 새로운 경쟁 우위
- 머신 러닝의 유형
- 대규모 머신 러닝 적용의 장애물
- 빠른 속도와 큰 규모로 예측 분석을 제공하는 Vertica Analytics Platform
- Vertica Analytics Platform의 데이터베이스 내 머신 러닝 기능
- 다양한 산업 분야의 머신 러닝 사용 사례

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2017.07.18

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데이터의 양과 속도, 다양성이 계속 증가하면서 기업으로서는 빅 데이터에 숨겨진 통찰력을 발견하여 경쟁업체와 차별화하고 수익을 증대하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 본 백서는 데이터베이스 내 머신 러닝이 어떻게 소규모 분석의 한계를 뛰어넘어 극단적으로 큰 규모의 데이터 세트에 적용했을 때에도 빠른 속도와 높은 정확도를 구현하는지 설명합니다. 또한, Vertica 데이터베이스 내 머신 러닝 알고리즘의 장점을 설명하고 그것이 기존 도구(C++, Java, Python, R)를 어떻게 보완하는지 알아봅니다. <12p>


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- 머신 러닝의 유형
- 대규모 머신 러닝 적용의 장애물
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