딥러닝 프레임워크의 사례연구 및 도입 전략(The) case studies and adoption strategy of deep learning framework
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 한인구 | - |
| dc.contributor.advisor | Han, Ingoo | - |
| dc.contributor.author | 최은주 | - |
| dc.date.accessioned | 2019-09-04T02:48:57Z | - |
| dc.date.available | 2019-09-04T02:48:57Z | - |
| dc.date.issued | 2018 | - |
| dc.identifier.uri | http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=842732&flag=dissertation | en_US |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/267160 | - |
| dc.description | 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 정보경영프로그램, 2018.2,[iv, 97 p. :] | - |
| dc.description.abstract | 많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다(구글의 텐서플로, 페이스북의 파이토치, 마이크로소프트의 CNTK 등). 그들은 대중의 딥러닝 오픈소스 소프트웨어 무료 이용을 통해 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들은 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 그동안 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들은 이루어졌으나, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과가 미미한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 도입 전략을 도출하기 위한 사례연구를 진행하고자 한다. 본 연구의 결과는 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다. | - |
| dc.language | kor | - |
| dc.publisher | 한국과학기술원 | - |
| dc.subject | 딥러닝▼a딥러닝 프레임워크▼a딥러닝 오픈소스 소프트웨어▼a딥러닝 라이브러리 | - |
| dc.subject | 머신러닝▼a머신러닝 라이브러리▼a인공지능▼a오픈소스 소프트웨어▼a오픈소스 소프트웨어 도입▼a기술-조직-환경 프레임워크 | - |
| dc.subject | Deep learning▼adeep learning framework▼adeep learning open source software▼adeep learning library▼amachine learning▼amachine learning library▼aartificial intelligence▼aOSS(Open Source Software)▼aadoption of OSS▼aTOE framework | - |
| dc.title | 딥러닝 프레임워크의 사례연구 및 도입 전략 | - |
| dc.title.alternative | (The) case studies and adoption strategy of deep learning framework | - |
| dc.type | Thesis(Master) | - |
| dc.identifier.CNRN | 325007 | - |
| dc.description.department | 한국과학기술원 :정보경영프로그램, | - |
| dc.contributor.alternativeauthor | Choi, Eun Joo | - |
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- MT-Theses_Master(석사논문)
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