Dataiku는 여러 머신러닝 라이브러리와 통합됩니다. 사용자는 이러한 라이브러리를 이용하여 다양한 머신러닝 및 통계 모델을 구축할 수 있습니다. 내장된 라이브러리 및 통합 기능은 아래와 같습니다 1. Scikit-learn-파이썬의 주요 머신러닝 라이브러리 중 하나로, 분류, 회귀, 클러스터링 등 다양한 알고리즘을 지원합니다. 2. XGBoost-효과적인 트리 부스팅 시스템으로서 높은 성능과 속도를 자랑합니다. 3. TensorFlow & Keras-딥러닝 모델 구축을 위한 프레임워크입니다. Dataiku는 TensorFlow와 Keras를 이용한 딥러닝 모델 구축 및 훈련을 지원합니다. 4. Spark MLlib- Apache Spark의 머신러닝 라이브러리로, 대규모 데이터 처리를 위해 설계되었습니다. Dataiku는 Spark 클러스터와의 통합을 지원합니다
많은 국내 대기업 SI에서 데이터이쿠를 검토하는 이유중 하나가 플랫폼이라는 겁니다. 경쟁도 한다고 하지만, 일부 기능들이 비딩대상일 뿐, 경쟁자 측면에서 데이터이쿠 대상 솔루션이 없습니다.
교육 프로그램에 관하여 국내 사례와 함께 추후 연락 드리겠습니다.
이런 부분을 서포트하기 위해 국내 대기업들은 데이터이쿠 플랫폼을 사용중입니다. DS에 따라 프로젝트의 질이 좌지우지되지 않게 말이죠.
데이터이쿠는 오픈소스 알고리즘을 사용하고 있습니다. 알고리즘 개발에 대한 것을 가이드하고 있진 않습니다. 다만,알고리즘은 커스텀 가능합니다.