질문 감사합니다. 머신러닝/딥러닝/인공지능등 기술분야에 입문 순서를 질문 주신것으로 이해했습니다. 우선 접근 난이도를 생각해보았을때, 인공지능을 서비스화하여 API 를 통해 접근 가능한, AWS 의 Amazon Rekognition, Comprehend, Textract, Translate 등 다양한 서비스의 이용이 조금 쉬울 수 있을것 같습니다. 해당 서비스를 이용해 보시다가 좀더ㅓ 내 업무에 알맞는 맞춤화 된 기능이 필요시에 머신러닝, 딥러닝으로 접근하면 조금 더 쉽지 않을까 하는 개인적인 생각이 있습니다.
답변 감사합니다.
시각화 Tool을 활용할 때 가장 어려운 점 중의 하나는 Data Source로부터 대량의 분석 대상자료를 선별해서 가져올 때 소요시간 등과 관련된 문제입니다. Oracle Visualization Tool은 이 부분을 어떻게 지원하고 있는지요
가능합니다. 데이터를 선별해서 가져오는 과정은 시각화 도구에서 'Data Flow'를 활용하거나 Data Set을 생성할 때 '필터'를 적용할 수 있습니다. 또한 직접 SQL로 해당데이터를 선별하여 가져올 수 있습니다.
데이터 시각화 솔루션(클라우드, 데스트탑 버젼)의 사용 비용은 어떻게 되나요? 예를 들어 A사의 경우 Free Tier로 무료 사용기간이 있어서요.
클라우드 버전은 시간당 $1.34부터 시작하며, 자세한 내용은 아래링크를 참고하거나, 담당영업대표를 통해 연락해 주십시오.
https://cloud.oracle.com/en_US/oac/pricing
데스크탑 버전은 ADW(Autonomous Data Warehouse)를 사용하시는 고객은 무료로 사용할 수 있습니다.
Oracle Visualization Tool을 Oracle DB 기반의 Data 분석에 사용할 경우 다른 상용 DB와 연동해서 사용하는 경우와 비교할 때 유리한 점들이 있는지요.
ADW(Autonomous Data Warehouse)는 분석 업무에 최적화되어 있고, Oracle Exadata 기반의 서비스이기 때문에 다른 사용DB와 연동하는 것보다 성능면에서 매우 유리합니다.
[질문] 인공지능과 머신러닝에 대하여 공부를 많이 해야 할 것 같은데요. 혹시 Skill 로드맵을 그린다면 어떤 순서로 공부해 가야 할까요?