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문화유산 과학자를 위한 기계 학습 프레임워크를 검토하고 추천하는 것.

May 7, 2026Open Access

리뷰: 문화유산 과학자를 위한 사용하기 쉬운 기계 학습 프레임워크로 나아가기. 1차/검토자#2

MBMathias BellatMuséum national d'Histoire naturelle AEAnastasia EleftheriadouUniversity of Algarve

Key Points

문화유산 과학자를 위한 기계 학습 프레임워크를 검토하고 추천하는 것.
기존 프레임워크 및 그 문화유산 응용에 대한 검토.
제안된 프레임워크의 사용성과 접근성 기능 평가.
문화유산 응용을 위한 사용성을 향상시키는 주요 기능을 식별.
과학자를 위해 설계된 프레임워크를 제안하여 워크플로우와 데이터 분석을 개선.

Abstract

추천: Christos Chatzisavvas, Thomas Pappas, Panagiotis Rigas, Nikolaos Mitianoudis, George Pavlidis, Chairi Kiourt, Anestis Koutsoudis, Vassilis Katsouros, 그리고 George Ioannakis 문화유산 과학자를 위한 사용하기 쉬운 기계 학습 프레임워크 https://doi.org/10.5281/zenodo.19856328

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